<h1>Gratulujeme! 🎉</h1> <p style="color:#637381;">Hotovo! Dokončili jste další milník.</p>

Pro pokračování zadejte prosím svůj e-mail k ověření.

Poslali jsme 6místný kód na #MAIL_ADDRESS#\nZkontrolujte prosím doručenou poštu nebo spam a zadejte níže kód pro pokračování.

Ověřovací kód odeslán

Děkujeme za platbu. Nyní můžete přistupovat k {collectionName} jednoduchým kliknutím na tlačítko níže.

Ano, úspěšně jste objednali! 🎉

Odemknout tento exkluzivní kurz

Zdá se, že vaše e-mailová adresa není momentálně na seznamu oprávněných přístupů. Ujistěte se prosím, že používáte e-mailovou adresu, která byla pozvána, nebo kontaktujte vlastníka obsahu pro pomoc.

Pro přístup je vyžadováno ověření

Architecting Scalable Multimodal Al Pipelines with Gemini, Veo, Vertex

Objevte, učte se a růst: rámec kurzu a očekávané výstupy

Seznamte se s instruktorem a průmyslovou praxí

Získejte certifikaci: kritéria úspěšného dokončení

Detaily programu: harmonogram, předpoklady, nástroje

Pro koho je kurz určen: AI architekti a pokročilí tvůrci

Co se naučíte: architektura, evaluace, governance, nasazení

Připraveni začít? Jak nastavit prostředí v Google AI Studiu

Executive Summary

Exekutivní přehled: cíle a podnikové dopady multimodálních pipeline

Architektonické zaměření: Gemini 3.0, Veo 3.1 a Vertex AI v praxi

Komparativní rámec 2025–2026: výběr modelů a patternů

Obchodní výsledky: SLA/SLO, náklady, compliance

Klíčové priority: škálování, kvalita, bezpečnost, auditovatelnost

Komparativní úvahy (2025–2026): trade‑offy výkon vs. náklady

Core Concepts

Základní koncepty škálovatelných multimodálních pipeline

Návrhové principy: oddělení řídicí/uživatelské roviny, observabilita

Orchestrace toku: DAG, fronty, retry, idempotence

Reference Data Flow (textual diagram)

Referenční datový tok: propojení Gemini, Veo a Vertex AI

Provozní cesta: inference, batch, streaming

Řídicí rovina: governance, klíče, rozpočty, politiky

Module 2 - Internal Architecture & Data Flow

Interní architektura a datové toky pipeline

Charakteristiky toku: latence, propustnost, back‑pressure

Klíčové architektonické vlastnosti: spolehlivost, škálování, izolace

E2E datový průchod: ingest, transformace, evaluace, publikace

Role komponent a I/O: úložiště, fronty, modely, služby

Token, Latency, and Cost Controls

Řízení tokenů, latence a nákladů v produkci

Klíčové páky řízení: cache, batching, adaptivní sampling

Praktická implementace: kroky a kontrolní seznam

Token Budgeting Worksheet (example)

List rozpočtu tokenů (příklad)

Přehled workloadů: interaktivní vs. batch

Poznámky k optimalizaci: prompt, cache, komprese multimédií

Kotvy propustnosti a nákladů: SLA, SLO, SLI

Praktické alokační kroky: budget guardrails a alerting

Klíčové rozpočtové páky: stropy, kvóty, degradace kvality

Module 4 - Evaluation & Quality Metrics

Evaluace a metriky kvality multimodálních pipeline

Provozní doporučení: CI/CD evaluace, canary, rollback

Metriky dle modality: CLIPScore, FID, SSIM, WER, BLEU, CER

Principy kvality: robustnost, bias, stabilita, drift

Auditní workflow: záznamy, replikovatelnost, schvalování

Evaluation Log JSON (schema sketch)

Náčrt schématu Evaluation Log JSON

Hlavní pole: identita, verze, metriky, podpisy

Příklad záznamu: multimodální evaluace E2E

Detaily polí: typy, validace, povinnosti

Pole metrik a interpretace: cíle a prahy

Klíčové garance logu: neměnnost, dohledatelnost, audit

Module 5 - Deployment Patterns (Vertex Al + Firebase + CI/CD)

Vzorec nasazení pro škálovatelný multimodální provoz

Provozní praxe: versioning, rollout, rate limiting

Sekvence provedení: build, test, evaluace, release

Garance nasazení: dostupnost, bezpečnost, nákladové limity

Provozní detaily: Vertex AI Endpoints, Firebase, Cloud Run

Module 6 - Security & Governance (Audit Ready)

Bezpečnost a governance pro auditní připravenost

Provozní kontroly: IAM, rotace klíčů, DLP, KMS

Nevyjednatelné guardrails: zásady, sandboxy, lidský dohled

Kontroly, implementace a kontroly shody

Module 7 - Competitive Benchmark (Q4 2025)

Přehled konkurenčního prostředí (Q4 2025)

Matrice porovnání modelů: Gemini, Veo, alternativy

Klíčové odlišnosti: latence, náklady, multimodalita, compliance

Module 8 - Outlook 2026

Výhled 2026: trendy v multimodální AI a provozu

Klíčové dopady: rozpočty, smluvní SLA, regulace

Akční architektonické kroky: roadmapa a investice

Case Study — From Prototype to Storefront in 14 Days

Případová studie: multimodální generátor prohlídek od prototypu k produkci

Provozní výsledky: náklady, SLA, kvalita, bezpečnost

Produkční tok: orchestrace, evaluace, rollout

Appendix A — Evaluation JSON Schema (detailed)

Schéma záznamu evaluací

Struktura: hierarchie a validace

Pole: identifikátory, modality, metriky, podpisy

Reference schématu: kompatibilita a verze

Specifikace polí: typy, rozsahy, požadavky

Kontrolní seznam shody: úplnost a audit

Klíčové charakteristiky: neměnnost, provázatelnost

Appendix B — IAM Policy Snippets

IAM ukázka politiky pro regionální staging přístup

Služební účet: odpovědnosti a izolace

Přiřazené role: minimální oprávnění a podmínky

Podmíněný rozsah: regiony, prostředí, účely

Policy JSON: šablona s komentáři

Appendix C - Token & Cost Sheet (template)

Šablona tokenů a nákladů

Pole šablony: vstupy, výstupy, sazby, cache hit‑rate

List pipeline: přehled nákladů napříč kroky

Learning Objectives (≤ 250 chars each)

Studijní cíle: co zvládnete po kurzu

Metadata

Provozní metadata pro multimodální pipeline

Jádrové dimenze: kvalita, náklady, výkon, bezpečnost

Governance a observabilita: logy, trasy, alerty

Výměna a perzistence: formáty, katalogy, verzování

Integrace za běhu: API, SDK, event‑driven orchestrace

Kvízy a ověření znalostí

Kvíz 1: Základy architektury multimodálních pipeline

Kvíz 2: Orchestrace a datové toky v Google AI Studiu

Kvíz 3: Řízení tokenů, latence a nákladů

Kvíz 4: Rozpočtování tokenů a kapacitní plánování

Kvíz 5: Evaluace a metriky kvality (CLIPScore, FID, SSIM, WER)

Kvíz 6: Evaluation Log JSON a auditovatelnost

Kvíz 7: Vzorce nasazení na Vertex AI a provozní praxe

Kvíz 8: Bezpečnost, governance a guardrails

Závěrečné průzkumy a zpětná vazba

Průzkum 1: Relevance obsahu k vašim use‑case

Průzkum 2: Důvěra v navrhování a nasazení pipeline

Průzkum 3: Připravenost na governance a audit

Průzkum 4: Spokojenost s praktickými šablonami a checklisty

Architektura a škálování multimodálních AI pipeline v Google Cloud je pokročilý kurz pro architekty, tech leady a pokročilé tvůrce AI, kteří chtějí navrhovat, provozovat a auditovat produkční multimodální řešení na Vertex AI. V praktických modulech projdete návrhové principy, orchestrace DAGů, řízení latence a nákladů, evaluaci kvality napříč modalitami (text, obraz, audio, video), i bezpečnostní a governance opatření v souladu s enterprise standardy. Budete pracovat s Gemini 3.0, Veo 3.1 a Vertex AI službami, včetně nasazení přes CI/CD, Cloud Run, Firebase a řízených endpointů. Získáte referenční datové toky, kontrolní seznamy, šablony rozpočtování tokenů a JSON schémata pro auditovatelnou evaluaci. Kurz završuje případová studie: přechod od prototypu k produkčnímu storefrontu během 14 dní se zaměřením na SLA/SLO, nákladové guardrails, observabilitu a řízení rizik. Pokud potřebujete škálovat multimodální inference v reálném čase, batch i streamingu, a současně splnit compliance a auditní požadavky, tento kurz vás provede krok za krokem od architektonických rozhodnutí po provozní excelenci.

Architektura a škálování multimodálních AI pipeline v Google Cloud

<div class="simple-box-wrapper">
    <div class="simple-box">
        <div class="column">
            <p>Multimodální AI se posouvá z experimentu do páteře moderních produktů a podnikových služeb. Tento kurz poskytuje ucelený, produkčně orientovaný rámec pro návrh, evaluaci a provoz multimodálních pipeline na Google Cloud s využitím Gemini, Veo a platformy Vertex AI. Důraz klademe na architektonické principy, které umožňují bezpečně a nákladově efektivně škálovat: oddělení řídicí a uživatelské roviny, deterministickou orchestraci toků (DAG, fronty, retry, idempotence), observabilitu a auditovatelnost. Účastníky provedeme referenčním datovým tokem, provozními cestami (interaktivní inference, batch, streaming) a klíčovými architektonickými vlastnostmi (spolehlivost, izolace, latence, propustnost, back‑pressure), aby uměli navrhovat systémy, které obstojí ve vysokozátěžových i regulovaných prostředích.</p>

<p>Program je strukturován od exekutivního rámce a podnikových dopadů (SLA/SLO, náklady, compliance, prioritizace škálování/kvality/bezpečnosti) přes jádrové koncepty a interní architekturu až po praktické nasazovací vzorce na Vertex AI, Cloud Run a Firebase včetně CI/CD, versioningu, canary rolloutů a rate limiting. Získáte konkrétní nástroje řízení tokenů, latence a nákladů (cache, batching, adaptivní sampling), šablony rozpočtování a kapacitního plánování a kotvy pro SLI/SLO. Důkladně pokrýváme evaluaci a metriky napříč modalitami (např. CLIPScore, FID, SSIM, WER, BLEU, CER), auditní workflow a schéma Evaluation Log JSON pro neměnnost a dohledatelnost. Součástí je case study “od prototypu k produkci za 14 dní”, konkurenční benchmark (Q4 2025) a výhled 2026 s implikacemi pro rozpočty, smluvní SLA a regulaci. Kurz je určen pro AI architekty a pokročilé tvůrce, kteří chtějí převést multimodální inovace do škálovatelné, zabezpečené a auditovatelné produkce s jasně měřitelnými obchodními výsledky.</p>
        </div>
    </div>
</div>
