BUDOUCNOST JE TADY: AI AGENTI

Name: BUDOUCNOST JE TADY: AI AGENTI
Price: Paid CZK

Nauč se vyvíjet AI agenty, kteří samostatně provádějí komplexní úkoly a automatizují složité pracovní procesy.

Pro vstup do kurzu je nutná znalost programování a angličtiny.

O KURZU

Naučíš se navrhovat AI agenty od prvotního návrhu, propojovat je s databázemi a automatizovat jejich práci.

Vytvoříš i komplexní multiagentní systémy, které spolupracují a řeší úkoly jako tým.

Samouky a technologické nadšence

Získáš praxi s LLM API, databázemi i frameworky. Pokud umíš programovat, postavíš si agenta, i když s AI teprve začínáš.
Vývojáře, kteří chtějí proniknout do AI

Zorientuješ se ve frameworcích a nástrojích, naučíš se integrovat agenty do aplikací a osvojíš si best practices vývoje.
Startupisty a produktové inovátory

Dostaneš jasný návod, jak z nápadu postavit AI prototyp. Vytvoříš MVP, otestuješ ho na uživatelích a budeš ho dál vylepšovat.

Senior Software Engineer, Microsoft

Během více než 17 let zkušeností v technologickém sektoru přešel od vývoje softwaru ke strategickým vedoucím rolím.
Působí jako Senior Software Engineer v Microsoftu, kde se věnuje návrhu a implementaci softwarových řešení.
Pracoval v předních českých i mezinárodních společnostech jako Unicorn, Česká spořitelna, Alza nebo ve startupu Volterra v Silicon Valley.
Drží několik prestižních certifikací od Microsoftu v oblasti umělé inteligence a softwarového vývoje.

1. lekce
AI API a první agent
- Rozdíl mezi LLM produktem a API rozhraním
- Hlavní LLM platformy a jejich API (OpenAI, Claude, Gemini, Ollama...)
- Volání LLM přes skripty v Pythonu
- Tool-calling a první jednoduchý agent
Praktické cvičení: Python skript volající LLM API + funkce
2. lekce
Model Context Protocol (MCP)
- Co je MCP a proč je klíčový pro interoperabilitu
- Práce s tools, prompts a resources
- Návrh MCP-kompatibilního agenta
3. lekce
Automatizace a workflow s n8n
- Základy tvorby workflow v n8n
- Práce s databázemi a API
- Integrace LLM a tvorba agenta v n8n

4. lekce
OpenAI AgentKit
- Klíčové komponenty: model, tools, workflow
- Agent Builder: návrh bez kódu
- Export a nasazení agenta
Praktické cvičení: Agent v n8n pracující s nástroji a databází
5. lekce
Vlastní framework pro agenty
- Typy agentů: autonomní vs. workflow
- ReAct agent a tvorba agenta od nuly
- Práce se stavem, rozhodování, cykly
6. lekce
LangChain a LangGraph
- Agent a RAG v Langchainu
- Pokročilá orchestrace pomocí LangGraph
- LangSmith pro sledování chování agentů
7. lekce
Microsoft Agent Framework
- Architektura agenta a multi-agent systémy
- Workflow, uzly a orchestrace v MS prostředí
- Řízení agentů v rámci Microsoft ekosystému
8. lekce
OpenAI Agent SDK
- Tvorba agentů a multi-agent systémů
- Integrace s workflow
- Propojení s externími nástroji a API
Praktické cvičení: Agent v libovolném frameworku pracující s nástroji a databází
9. lekce
AI agent v praxi
- Vývoj agenta – „OpenAI Operator“ styl
10. lekce
Úvod do reinforcement learningu
- Základy RL: agent, prostředí, odměna
- Algoritmy (Q-learning, actor-critic), Gymnasium, SB3
- Trénink agenta v simulovaném prostředí
Praktické cvičení: RL agent pro hru Flappy Bird
11. lekce
Q&A + tipy
- Rekapitulace klíčových témat a frameworků
- Aplikace AI agentů v praxi
- Další směřování: nástroje, open source, projekty, komunita

Vyplňte registrační formulář a získejte podrobnější informace o kurzu a jeho ceně