Detail předmětu

Aplikace AI v podniku

FP-aaiPAk. rok: 2025/2026

Předmět je zaměřen na výklad základních principů komunikace a práce s umělou inteligencí, zásady jejího používání, její limitace a na praktickou aplikaci nástrojů umělé inteligence v různých oblastech řízení podniku, jakožto nástroje pro podporu řízení.

Jazyk výuky

čeština

Počet kreditů

5

Garant předmětu

doc. Ing. Radek Doskočil, Ph.D., MSc

Zajišťuje ústav

Ústav informatiky (ÚI)

Vstupní znalosti

Pravidla hodnocení a ukončení předmětu

ZAKONČENÍ PŘEDMĚTU
Požadavky pro udělení zápočtu:
Semestrální práce: max. počet bodů 40, min. požadovaný počet bodů 20. Zápočet je udělen při min. počtu 20 bodů.
Požadavky ke zkoušce:
Zkouška probíhá písemně (v případě potřeby ústní dozkoušení). Zkoušku mohou konat pouze studenti, kteří mají v IS udělen zápočet a jsou ke konkrétnímu termínu zkoušky řádně zaregistrováni v IS. Zkouška obsahuje testové i otevřené otázky, max. počet bodů 60, min. požadovaný počet bodů pro složení zkoušky 30.
Výsledné hodnocení předmětu je součtem bodů ze cvičení a ze zkoušky dle klasifikační stupnice ECTS Studijního a zkušebního řádu VUT:
A: bodové hodnocení 100 – 90
B: bodové hodnocení 89 – 80
C: bodové hodnocení 79 – 70
D: bodové hodnocení 69 – 60
E: bodové hodnocení 59 – 50
F: bodové hodnocení 49 – 0
ZAKONČENÍ PŘEDMĚTU PRO STUDENTY S ISP:
Požadavky pro udělení zápočtu:
Stejné jako v sekci ZAKONČENÍ PŘEDMĚTU.
Požadavky ke zkoušce:
Stejné jako v sekci ZAKONČENÍ PŘEDMĚTU.
ZAKONČENÍ PŘEDMĚTU V DISTANČNÍ FORMĚ (UPLATNÍ SE POUZE TEHDY, KDY OBJEKTIVNÍ VNĚJŠÍ OKOLNOSTI NEUMOŽŇUJÍ USKUTEČŇOVAT STUDIJNÍ PROGRAM V SOULADU S UDĚLENOU AKREDITACÍ)
Požadavky pro udělení zápočtu:
Stejné jako v sekci ZAKONČENÍ PŘEDMĚTU.
Požadavky ke zkoušce:
Stejné jako v sekci ZAKONČENÍ PŘEDMĚTU.
Vlastní práce studentů na zadaných úkolech je kontrolována.

Učební cíle

Cílem předmětu je seznámit studenty se základními principy komunikace a práce s umělou inteligencí, zásady jejího používání a její limitace, jakožto nástroje k podpoře řízení podniku a manažerskému rozhodování. Po úspěšném absolvování budou studenti schopni aplikovat nástroje umělé inteligence v různých oblastech řízení podniku, včetně jejich evaluace, efektivního využívání a dodržování etických zásad.

Studijní opory

Viz Literatura k předmětu.
Studijní materiály dostupné na e-learningu.

Základní literatura

KNIHOVÁ, Ladislava. AI marketing playbook: jak ChatGPT a umělá inteligence mění svět marketingu. Praha: Grada, 2024. ISBN 978-80-271-5226-1. (CS)
VALDA, Vojtěch a TOMÁŠEK, Milan. Rozhovory s umělou inteligencí. Praha: Venkovský dům, 2023. ISBN 978-80-908235-2-5. (CS)

Doporučená literatura

HUNTER, N. The Art of Prompt Engineering with chatGPT: A Hands-On Guide. Independently published, 2023. ISBN 1739296710. (EN)
ILIADIS, Lazaros; PAPALEONIDAS, Antonios; ANGELOV, Plamen a JAYNE, Chrisina. Artificial Neural Networks and Machine Learning - ICANN 2023: 32nd International Conference on Artificial Neural Networks, Heraklion, Crete, Greece, September 26-29, 2023, Proceedings, Part I. 14254. Cham: Springer, 2023. ISBN 9783031442063. (EN)
MURPHY, Kevin P. Probabilistic machine learning: an introduction. Cambridge, Massachusetts ; London, England: The MIT Press, 2022. ISBN 978-0-262-04682-4. (EN)
TUNSTALL, Lewis; WERRA, Lenadro von; WOLF, Thomas a GÉRON, Aurélien. Natural language processing with transformers: building language applications with Hugging Face. Revised edition. Beijing: O'Reilly, 2022. ISBN 9781098136796. (EN)

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program BAK-EAM bakalářský

    specializace BAK-EAM-EP , 3 ročník, zimní semestr, volitelný

Typ (způsob) výuky

 

Přednáška

26 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

doc. Ing. Radek Doskočil, Ph.D., MSc

Osnova

  1. Vymezení předmětu a seznámení se základními pojmy.
  2. Klíčové principy a technologie AI.
  3. Bezpečnost AI.
  4. Large Language Model (LLM).
  5. Chatbot modely.
  6. Promting.
  7. Agenti.
  8. Retrieval Augmented Generation (RAG).
  9. Aplikace AI v podnikových procesech.
  10. Hodnocení investic do AI.
  11. AI a řízení rizik.
  12. Etické aspekty AI.
  13. Trendy v AI.

Cvičení

13 hod., povinná

Vyučující / Lektor

doc. Ing. Radek Doskočil, Ph.D., MSc

Osnova

  1. Promting – základy.
  2. Promting – pokročilý.
  3. Agenti – základy.
  4. Agenti – pokročilý.
  5. Obhajoba semestrální práce.
  6. Obhajoba semestrální práce.

Odborné znalosti:
Student zná základní principy komunikace a práce s umělou inteligencí, zásady jejího používání a její limitace, jakožto nástroje k řízení podniku a manažerskému rozhodování.
Obecné způsobilosti:
Student umí komunikovat s umělou inteligencí, vytvářet, ladit a nasazovat agenty umělé inteligence včetně vyčíslení jejich přidané hodnoty pro podnik.
Odborné dovednosti:
Student dokáže aplikovat nástroje umělé inteligence v různých oblastech řízení podniku, včetně jejich evaluace, efektivního využívání a dodržování etických zásad.

Individuální příprava na ukončení

39 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

doc. Ing. Radek Doskočil, Ph.D., MSc

Samostudium

52 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

doc. Ing. Radek Doskočil, Ph.D., MSc