Změna kariéry:
Architekt AI systémů
Proměň AI experimenty v robustní systémy a ovládni moderní IT architekturu.
O KURZU
- Timeline
připravujeme
- Čeká tě
11 LEKCÍ
- Formát
ŽIVĚ ONLINE
Zavést AI do produkce vyžaduje víc než jen volání API. Projekty selhávají na křehké integraci, halucinacích nebo neřízených nákladech.
Díky kurzu si osvojíš moderní architektonický workflow a zapojíš AI asistenty (Cursor, Claude Code) přímo do návrhu.
Kurz je vhodný pro:
-
IT architekty
Získáš pevný rozhodovací rámec pro návrh datové vrstvy, orchestrace i bezpečnosti. Převezmeš kontrolu nad překotným vývojem AI funkcí a naučíš se efektivně odhalovat architektonické anti-patterny.
-
seniorní vývojáře a tech leads
Získáš komplexní pohled na AI systémy od dat přes orchestraci až po produkční provoz. Naučíš se opustit intuitivní návrh, začneš tvořit stabilní architekturu a získáš jistotu při obhajobě svých řešení.
-
engineering manažery, founders a produktové tech leads
Posílíš svou architektonickou gramotnost pro bezpečné schvalování AI investic. Naučíš se správně hodnotit návrhy dodavatelů a získáš jasný postup pro řešení nákladů, rizik a compliance.
Lektor
Josef Večerník
Head of Engineering – AI & Integrations, Make.com
-
Působil jako founder a CTO ve startupu 2REALISTIC a věnoval se vývoji řešení pro computer vision nebo digitální dvojčata.
-
Vedl rozsáhlé technické týmy v indické pobočce finanční skupiny Home Credit a nasbíral cenné zkušenosti ze složitého korporátního prostředí.
-
Předával své technologické know-how jako lektor na akademické půdě CIIRC se zaměřením na virtuální realitu a vývoj her.
-
Během 13 let praxe v oboru prošel kompletním technickým cyklem od testování a DevOps až po vývoj a návrh robustní softwarové architektury.
Program
-
0. lekce
Úvodní lekce
Seznámíš se s prostředím: Cursor, Claude Code, Python, Git, Docker, API klíče. Určíš osobní cíle a připravíš se na další lekci. Nastavíš vývojové prostředí a jasně definuješ svůj osobní cíl pro kurz.
-
1. lekce
Co AI mění na architektuře a co zůstává stejné
Prozkoumáš, jak AI ovlivňuje architektonická rozhodnutí. Využiješ AI v pracovním prostoru pro odborné nástroje. Rozlišíš deterministická workflow a generativní rozhodování. Porozumíš spektru autonomie a pracovnímu nastavení v AI architektuře.
Praktické cvičení: Připrav návrh ADR pro jedno AI relevantní technologické rozhodnutí z vlastního pracovního prostředí.
-
2. lekce
AI jako nástroj pro výzkum a architektonické uvažování
Připravíš srovnávací matice a technické rešerše s podporou AI. Naučíš se revidovat ADR a používat kontextová okna. Omezíš halucinace pomocí grounding metod. Zjistíš, jak vytvářet specifikace a technické dokumenty s pomocí AI.
Praktické cvičení: Připrav srovnávací matici dvou variant řešení jedné komponenty a sekvenční diagram hlavního toku vybraného systému.
-
3. lekce
Datová architektura pro AI
Pochopíš, proč většina produkčních problémů AI pramení z dat. Navrhneš RAG jako subsystém s vlastními riziky. Naučíš se pracovat s hybridním retrievalem a aktuálností dat. Zvládneš proces zpracování dat pro optimalizaci AI systémů.
Praktické cvičení: Navrhni datovou vrstvu pro konkrétní use case a zdůvodni volbu úložiště, chunkingu, retrieval přístupu a politiky aktuálnosti.
-
4. lekce
Architektura agentů
Zjistíš, co je agent a jaké má stavební prvky. Navrhneš nástroje jako službu a multiagentní topologii. Získáš schopnost navrhnout agentní systémy a jejich logiku.
Praktické cvičení: Navrhni agentní systém pro vícefázový úkol z vlastního pracovního prostředí, zpracuj topologii i agent cards a doplň, jaká pravidla nebo skills mají řídit chování jednotlivých agentů.
-
5. lekce
Paměť, stav a durable execution
Odlišíš demonstračního a produkčního agenta. Naučíš se řídit dlouho běžící procesy a porozumíš typům paměti i patternům odolnosti.
Praktické cvičení: Rozšiř návrh agentního systému o model paměti, checkpointování a kompenzační kroky při selhání.
-
6. lekce
Workflow, agenti a hybridní přístup
Začneš rozlišovat mezi předvídatelným workflow a agentním rozhodováním. Naučíš se prakticky využívat hybridní architektury a volit správný orchestrační přístup podle povahy systému.
-
7. lekce
Bezpečnost a důvěra v AI systémech
Součástí lekce je praktická ukázka útoku na RAG systém. Použiješ human-in-the-loop mechanismy a vytvoříš threat model. Naučíš se vytvářet bezpečné AI systémy a předvídat hrozby.
-
8. lekce
LLM infrastruktura, routing a nákladové řízení
Pochopíš rizika přístupu založeného na jediném modelu, gateway vrstvu a routovací strategie. Naučíš se flexibilně řídit různé poskytovatele a optimalizovat náklady.
Praktické cvičení: Navrhni infrastrukturní vrstvu LLM pro vlastní průběžný projekt, včetně routování, cachování, gateway a hrubého odhadu nákladů.
-
9. lekce
Observabilita, CI/CD a provoz v produkčním prostředí
Zjistíš, co tradiční monitoring u AI nezachytí. Osvojíš si verzování promptů, základy CI/CD a naučíš se efektivně řídit produkční provoz i celkovou observabilitu.
Praktické cvičení: Připrav plán observability pro vlastní systém včetně metrik, SLO, přístupu k prompt versioningu a cost alertingu.
-
10. lekce
Závěrečná architektonická revize a capstone projekt
Osvojíš si metodiku architektonické revize a odhalíš časté AI anti-patterny. Naučíš se svůj návrh srozumitelně odprezentovat netechnickým stakeholderům a s jistotou obhájit svá rozhodnutí.
Praktické cvičení: Dokonči a odevzdej komplexní architektonický dokument vlastního AI systému – od návrhu dat a orchestrace až po bezpečnost, nákladový model a obhajobu rozhodnutí (sadu ADR).
Zjistit cenu kurzu
Vyplňte registrační formulář a získejte podrobnější informace o kurzu a jeho ceně