<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

Master Your Code

Úvod do kurzu a metacíle pro práci s OpenAI v podnicích a ve vývoji

Struktura kurzu, mapování cílů na moduly a očekávané výstupy

Introduction

Kontext ekosystému OpenAI: modely, rozhraní Playground vs. API, verze, kvóty a náklady

Unlocking OpenAl and Setting Up Your API Playground Environment

Technické předpoklady: účty, přístupové klíče, limity, bezpečnost a správa oprávnění

Nastavení OpenAI Playground: workspaces, modely, parametry, systémová zpráva a chat log

Příprava prostředí a kontrolní seznam před prvním testem

Postup krok za krokem: od prototypu v Playgroundu k volání přes API

Jak to funguje: architektura požadavků, latence, limity kontextu a správa verzí modelů

Spuštění ukázkového požadavku v Playgroundu a interpretace odezvy

Využití systémové zprávy k řízení chování modelu a konzistence výstupu

Vedení konverzace a úprava chování modelu pomocí chat logu a rolí

Hodnocení znalostí

Kvíz: Architektura ekosystému OpenAI a rozhodování o modelech

Kvíz: Playground vs. API – rozdíly, parametry a workflow

Kvíz: Technické požadavky, bezpečnost a správa přístupových klíčů

Kvíz: Příprava prostředí a kontrolní seznamy

Kvíz: Jak to funguje – latence, limity kontextu, verze modelů

Kvíz: Spuštění požadavku v Playgroundu a interpretace odezvy

Kvíz: Systémová zpráva – návrh a dopad na chování modelu

Kvíz: Chat log, role a řízení kontextu

Zpětná vazba a evaluace

Průzkum: Sebehodnocení dosažení cílů kurzu a oblasti prohloubení

Průzkum: Spokojenost s kurzem, doporučení pro zlepšení a další témata

Enterprise OpenAI Architecture and Operations: Strategy, Integration, and Governance je praktický kurz pro týmy, které chtějí bezpečně, škálovatelně a nákladově efektivně zavádět modely OpenAI do firemních aplikací. Vysvětlíme ekosystém modelů, rozdíly mezi Playgroundem a API, správu verzí a limitů, a ukážeme ověřený postup od prototypu k produkci. Zaměříme se na bezpečnost, správu přístupových klíčů, kvóty, latenci, konzistenci výstupů a governance – vše v kontextu reálných procesů podniku. Získáte nastavitelný blueprint: jak navrhnout systémové zprávy, řídit kontext pomocí chat logu a rolí, definovat parametry a nastavit monitoring spolehlivosti i nákladů. Součástí jsou kontrolní seznamy, kvizy a doporučené standardy, které zkracují čas od nápadu k provozu. Po absolvování budete umět postavit pilot v Playgroundu, převést jej do API, nastavit oprávnění a provozní politiku, a sladit implementaci s požadavky bezpečnosti a compliance. Tento kurz je ideální pro architekty, engineering leady, product manažery i data týmy, které potřebují převést generativní AI z experimentu do řízeného, auditovatelného a škálovatelného provozu.

Enterprise OpenAI Architecture and Operations: Strategy, Integration, and Governance

<div class="simple-box-wrapper">
    <div class="simple-box">
        <div class="column">
            <p>Enterprise OpenAI Architecture and Operations: Strategy, Integration, and Governance je intenzivní kurz navržený pro architekty, vývojáře a IT lídry, kteří potřebují systematicky plánovat, navrhovat a provozovat řešení na platformě OpenAI v podnikovém prostředí. Zaměřuje se na strategické ukotvení generativní AI, integrační vzory od prototypu po produkci a na řízení rizik, nákladů a souladu s interními i regulatorními požadavky. Od prvních metacílů a definice úspěšnosti přes mapování cílů na jednotlivé moduly až po hodnoticí kvízy a závěrečnou evaluaci kurz poskytuje ucelený rámec pro rozhodování o modelech, správu přístupů, bezpečnost a provozní standardy.</p>

<p>Úvodní část vyjasňuje kontext ekosystému OpenAI: srovnáme rozhraní Playground vs. API, probereme verze modelů, limity, kvóty a nákladové profily. Následná praktická sekce “Unlocking OpenAI and Setting Up Your API Playground Environment” vede krok za krokem od technických předpokladů (účty, klíče, role, bezpečnost) přes nastavení workspace, parametrů a systémové zprávy až po převod prototypu z Playgroundu do volání přes API. Zaměříme se na architekturu požadavků, latence, limity kontextu a správu verzí modelů, včetně práce s chat logem a rolemi pro řízení konzistence výstupů. Součástí jsou cílené kvízy pro ověření znalostí i závěrečné průzkumy pro sebehodnocení a zlepšování praxe. Výsledkem je schopnost navrhnout enterprise-grade integrační architekturu OpenAI, řídit provoz a governance a škálovat řešení v souladu s byznysovými metrikami a bezpečnostními politikami.</p>
        </div>
    </div>
</div>
