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

Chcete-li pokračovat, zadejte své údaje pro přihlášení.

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

Rychlý kontext: proč právě Gemini 3.0 Pro pro pokročilé týmy

Cíle kurzu, publikum a očekávané výstupy

Architektura Gemini 3.0 Pro: směs expertů (MoE) a škálování

Režimy uvažování: běžný režim vs. Deep Think

Benchmarky a smysluplná evaluace v praxi

Co benchmarky opravdu měří a jak je číst

Srovnání: Gemini 3.0 Pro vs. GPT-5.1, Claude 4.5, Grok 4.1

1M kontext, paměť a návrhové vzory pro produktové použití

Práce s 1M kontextem: struktura, chunking, indexace

Paměť, nástroje a systémové instrukce jako rozšíření modelu

Praktický „vibe coding“ a agentní orchestrace s Gemini 3.0 Pro

Jak z Gemini 3.0 Pro udělat praktického „vibe coding“ parťáka

Agentní scénáře (např. s Antigravity): od požadavků po nasazení

Hands-on dílna: od prototypu k produkci a SLA

Mini-projekt: AI-first návrh a evaluace end-to-end

Provozní excelence: MLOps, observabilita, governance

Kvízy: ověření pochopení klíčových konceptů

Kvíz 1: Architektura a režimy uvažování

Kvíz 2: Benchmarky a jejich interpretace

Kvíz 3: Srovnání modelů a modelová strategie

Kvíz 4: 1M kontext a práce s dlouhými dokumenty

Kvíz 5: Systémové instrukce, nástroje a paměť

Kvíz 6: Vibe coding workflow

Kvíz 7: Agentní orchestrace a kvalita

Kvíz 8: MLOps, SLA a provozní řízení

Závěrečné průzkumy a další kroky

Průzkum: počáteční očekávání vs. dosažené výsledky

Průzkum: připravenost týmu na integraci Gemini 3.0 Pro

Průzkum: plán zavedení a měřitelné milníky

Průzkum: zpětná vazba k obsahu a formě kurzu

Gemini 3.0 Pro: MoE, benchmarky a praktický vibe coding je hands-on kurz pro týmy, které chtějí přenést nejnovější generaci multimodálních modelů do reálných produktů. Naučíte se, jak funguje směs expertů (Mixture-of-Experts) a dynamické routování tokenů, kdy volit běžný režim vs. Deep Think, jak číst a používat benchmarky (MMMU, SWE-Bench, Video-MMMU) a jak z nich odvodit produktové SLA. Kurz klade důraz na 1M kontext, perzistentní paměť, systémové instrukce a integraci nástrojů pro bezpečný a auditovatelný provoz. V praktické části projdete „vibe coding“ workflowem a agentní orchestrací (např. s Antigravity) od požadavků přes plánování a testy až po nasazení a observabilitu. Součástí je mini‑projekt, automatizovaná evaluace, A/B testy a CI pro prompty, abyste mohli škálovat vývoj i provoz s jasně definovanými metrikami kvality, latence a nákladů. Ideální pro vývojáře, AI inženýry, PM a tech leady, kteří potřebují rychle a spolehlivě proměnit schopnosti Gemini 3.0 Pro v měřitelné výsledky.

Gemini 3.0 Pro: MoE, benchmarky a praktický vibe coding

<div class="simple-box-wrapper">
    <div class="simple-box">
        <div class="column">
            <p>Gemini 3.0 Pro: MoE, benchmarky a praktický vibe coding je kurz pro pokročilé týmy, které potřebují udělat informované, datově podložené rozhodnutí, kdy a jak tento model nasadit do produktů a provozu. Vycházíme z architektury směsi expertů (Mixture-of-Experts) a ukazujeme, jak dynamické routování tokenů ovlivňuje výkon, náklady a latenci ve škále. Zaměříme se na multimodalitu (text, kód, obraz, zvuk, video), režimy uvažování (běžný vs. Deep Think) a jejich vliv na přesnost i rozpočty. Od prvního dne pracujeme s jasně definovanými cíli, metrikami úspěchu a srovnávací evaluací vůči alternativám (GPT-5.1, Claude 4.5, Grok 4.1) tak, abyste dokázali volit model podle SLA, a ne podle marketingových slibů.</p>
<p>Obsah kurzu je stavěn pro vývojáře, AI inženýry, PM, tech leady a foundery, kteří už zvládají základy LLM a chtějí přejít od experimentů k produkční kvalitě. V první části ukotvíme kontext a očekávané výstupy, poté rozkryjeme principy MoE a škálování a naučíme se řídit režimy uvažování včetně bezpečnostních limitů a observability při delším myšlení. Následují benchmarky v praxi: co skutečně měří MMMU, SWE-Bench a Video-MMMU, jak férově srovnávat (teplota, kontext, nástroje, limity) a jak tyto výsledky překlopit do produktových SLA. Praktická část se soustředí na využití 1M kontextu (struktura, chunking, indexace, rozpočtování), práci s pamětí, systémovými instrukcemi a integrací nástrojů (vyhledávání, kód, evaluace, CI/CD) včetně auditovatelnosti.</p>
<p>Speciální důraz věnujeme „vibe coding“ workflow: nastavení persony a pracovních návyků v systémových instrukcích, nízkotřecímu loopu návrh → kód → test → feedback → refaktor a prevenci halucinací pomocí kontraktů, testů, trace-logů a linterů. Navážeme agentní orchestrací (např. s Antigravity): rozklad cílů, plánování, koordinace více agentů, kontrola kvality, rollbacky a řízení nákladových stropů při zachování compliance a bezpečnosti. V hands-on dílně projdeme mini-projektem end-to-end: definice požadavků a metrik, návrh promptů a systémových instrukcí, volba režimu uvažování, automatizovaná evaluace, A/B testy a CI pro prompty s canary nasazením.</p>
<p>Uzavření kurzu je postavené na MLOps a provozní excelenci: logování, tracing, metriky (kvalita, latence, náklady), detekce regrese a driftu, guardraily, red-teaming a návrh SLA/SLO včetně řízení rizik v regulovaném prostředí. Kvízy po klíčových blocích ověří porozumění architektuře, režimům uvažování, benchmarkům, modelové strategii, práci s 1M kontextem, systémovým instrukcím, „vibe coding“ workflow, agentní orchestraci i MLOps. Závěrečné průzkumy pomohou sladit počáteční očekávání s dosaženými výsledky a převést je do konkrétního plánu zavedení s měřitelnými milníky. Cílem je, abyste po absolvování dokázali bezpečně, efektivně a s jasnou návratností nasazovat Gemini 3.0 Pro v reálných produktech.</p>
        </div>
    </div>
</div>
