<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

Cíle kurzu a rámec

Cíle, publikum a způsob práce v kurzu

Modul 1 – Co je strojové učení a proč je revoluční

Formální definice, rozdíl oproti pravidlovému programování a základní paradigmata

Modul 2 – Praktický minipříklad v Pythonu

End‑to‑end ukázka s logistickou regresí (scikit‑learn)

Kostra jednoduché neuronové sítě v PyTorch (alternativně TensorFlow)

Modul 3 – ML v praxi dnes (2025–2026)

Aplikační vzory a dopad na práci vývojářů a analytiků

Modul 4 – Výhled 2026+ a kariérní roadmapa

Trendy, dovednosti a doporučené další kroky

Kvízy – ověření porozumění

Kvíz 1: Základy a definice

Kvíz 2: Paradigmata učení

Kvíz 3: Workflow a best practices

Kvíz 4: Logistická regrese v praxi

Kvíz 5: Neuronové sítě – základy

Kvíz 6: Aplikace 2025–2026

Kvíz 7: MLOps a produkce

Kvíz 8: Trendy po roce 2026

Ankety – zpětná vazba a preference

Anketa 1: Vstupní znalosti a očekávání

Anketa 2: Preferované oblasti aplikace

Anketa 3: Nástroje a infrastruktura

Anketa 4: Plán rozvoje po kurzu

Přílohy – kódové ukázky

Kód: scikit‑learn logistická regrese (komentovaný)

Kód: jednoduchá neuronová síť v PyTorch (kostra)

Cíle kurzu – detailní formulace a poznámky

Detailní cíle a poznámky pro AI

Strojové učení v praxi 2025+: principy, Python, aplikace, budoucnost je intenzivní technicky zaměřený kurz pro IT odborníky, studenty technických oborů a začínající ML inženýry, kteří chtějí rychle pochopit podstatu ML a umět ji aplikovat na reálné problémy. Vysvětlíme formální základy (učení funkce z dat, ztrátové funkce, optimalizace), jasně odlišíme ML od pravidlového programování a srozumitelně porovnáme hlavní paradigmata: supervised, unsupervised a reinforcement learning. Praktickou část postavíme na Pythonu: projdeme celý end‑to‑end workflow se scikit‑learn (logistická regrese na Iris včetně standardizace, pipeline a metrik) i minimalistickou neuronovou síť v PyTorch. Zaměříme se na best practices, reprodukovatelnost a práci s metrikami podle domény. Do kontextu zasadíme nejdůležitější aplikace 2025–2026: doporučování, detekci podvodů, počítačové vidění a velké jazykové modely, včetně možností generativní AI a jejich limitů (bias, halucinace, bezpečnost). Závěrem nabídneme výhled po roce 2026 (edge/on‑device AI, agentní systémy, AI pro vědu a kyberbezpečnost) a konkrétní kariérní roadmapu. Po absolvování budete schopni navrhnout, implementovat a obhájit referenční ML řešení, rozumět metrikám a rizikům a plánovat další rozvoj dovedností.

Strojové učení v praxi 2025+: principy, Python, aplikace, budoucnost

<div class="simple-box-wrapper">
    <div class="simple-box">
        <div class="column">
            <p>Strojové učení v praxi 2025+: principy, Python, aplikace, budoucnost je kompaktně strukturovaný kurz pro technické publikum, který propojuje formální základy s realizovatelnými postupy a aktuálními aplikačními vzory. Cílem je, abyste dokázali jasně vysvětlit principy učení z dat, rozlišit je od pravidlového programování a bezpečně zvolit správné paradigma (supervised, unsupervised, reinforcement learning) včetně vhodných metrik a kontrol generalizace. Důraz klademe na reprodukovatelnost, disciplinovaný experimentální workflow a srozumitelnou interpretaci výsledků. Po absolvování budete schopni navrhnout a implementovat end-to-end řešení v Pythonu, obhájit volby datové a modelové strategie a zorientovat se v tom, co je v ML technologicky a ekonomicky přelomové v letech 2025–2026 i s výhledem po roce 2026.</p>

<p>Struktura kurzu odpovídá způsobu práce v praxi. V Modulu 1 formálně vymezíme strojové učení (učení funkce f: X → Y minimalizací ztráty L, odhad parametrů θ, bias–variance trade‑off) a přesně vymezíme rozdíl vůči if‑else přístupům. Modul 2 je praktický: projdeme end‑to‑end ukázku ve scikit‑learn s logistickou regresí na Iris (train/test split, standardizace v pipeline, fixace náhodného semene, vyhodnocení přesnosti a matice záměn) a kostru jednoduché neuronové sítě v PyTorch včetně základů trénovací smyčky, device managementu a validace. Modul 3 přenese techniky do reálných scénářů 2025–2026: doporučovací systémy (embeddings, ranking), detekce podvodů (imbalance, cost‑sensitive metriky), počítačové vidění (CNN/transformery) a jazykové modely jako speciální případ deep learningu; zároveň probereme data pipelines, experiment tracking, MLOps a monitorování driftu. Modul 4 uzavírá výhledem 2026+: on‑device/edge AI a kompresi modelů, agentní systémy a autonomní nástroje, AI v kyberbezpečnosti a ve vědě, etiku a robustnost, a nabídne kariérní roadmapu včetně doporučených projektů a rozvoje dovedností (Python, statistika, lineární algebra, GPU, návrh ML workflow, základy prompt engineeringu).</p>

<p>Pro IT specialisty, studenty technických oborů a začínající ML inženýry je kurz koncipován stručně, technicky přesně a s maximálním důrazem na praxi a reprodukovatelnost. Každý blok podporují kvízy pro ověření porozumění (základy, paradigmata, workflow, logistická regrese, NN, aplikace, MLOps, trendy) a krátké ankety mapující vaše zkušenosti, preferované domény a infrastrukturu. Tím, že budete kombinovat formální definice s implementací a metrikami specifickými pro domény (precision/recall v detekci podvodů, NDCG v doporučování, mAP ve vidění, extrinsické metriky u LLM), získáte nejen funkční nástroje, ale i rámec pro racionální rozhodování, kdy ML použít a jak jej bezpečně nasadit do produkce.</p>

<p>Očekávanými výstupy jsou schopnost formulovat úlohu, zvolit odpovídající paradigma a datovou strategii, postavit referenční řešení v Pythonu, disciplinovaně experimentovat a interpretovat výsledky. Závěrečná roadmapa vám pomůže naplánovat další kroky: od malých projektů (klasifikace, minirecommender) a replikací paperů přes zapojení do open‑source až po budování portfolia a experimentální disciplíny. Výsledkem je praktická kompetence navrhovat a obhájit ML řešení end‑to‑end s ohledem na metriky úspěchu, rizika, škálování i budoucí trendy po roce 2026.</p>
        </div>
    </div>
</div>
