B_AUI Aplikovaná umělá inteligence

Vysoká škola finanční a správní
léto 2026
Rozsah
2/0/0. 12 hodin KS/semestr. 3 kr. Ukončení: z.
Garance
doc. Ing. Naděžda Petrů, Ph.D.
Sekce managementu a marketingu (FES, KEM) – Katedra ekonomie a managementu (FES, KEM) – Katedry – Vysoká škola finanční a správní
Kontaktní osoba: Ivana Plačková
Předpoklady
Tento předmět nemá žádné předpoklady.
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je otevřen studentům libovolného oboru.
Cíle předmětu
Cílem předmětu je poskytnout studentům systematické porozumění aplikacím umělé inteligence (AI) v podnikové praxi, managementu, marketingu, financích atd., právu a bezpečnostních oborech. Studenti se seznámí s principy a možnostmi jazykových modelů, generativní AI, počítačového vidění, rozpoznávání řeči, chatbotů a virtuálních asistentů. Předmět směřuje k rozvoji schopnosti kriticky hodnotit nástroje AI, navrhovat jejich vhodné využití a reflektovat etické, právní a společenské důsledky jejich nasazení.
Výstupy z učení
Po úspěšném absolvování předmětu student:
Rozlišuje základní typy umělé inteligence, chápe jejich vývoj, strukturu a aktuální roli v technologickém ekosystému.
Vysvětlí princip fungování jazykových modelů (LLM) a posoudí jejich využitelnost v reálné praxi.
Popíše možnosti využití AI v oblasti generování a porozumění textu, včetně schopnosti rozpoznat jejich limity a přínosy.
Identifikuje principy počítačového vidění (Computer Vision) a demonstruje jejich využití v různých oborech (bezpečnost, zdravotnictví, průmysl, výroba, logistika, BOZP, marketing apod.).
Rozumí možnostem využití generativní vizuální AI v marketingu, prezentaci i tvorbě obsahu a uvědomuje si etická rizika.
Popíše architekturu a funkci chatbotů a voicebotů, včetně rozdílů mezi různými technologickými přístupy.
Vysvětlí principy převodu řeči na text a generování syntetického hlasu, včetně možností voice cloningu a využití avatarů.
Rozpozná a hodnotí potenciál AI nástrojů v managementu a rozhodovacích procesech.
Vyjmenuje nástroje AI využitelné v marketingu, e-komerci a zákaznické podpoře a analyzuje jejich dopady na zákaznickou zkušenost.
Vysvětlí právní a etické aspekty spojené s používáním AI, včetně aktuálních norem a regulací (EU AI Act, GDPR).
Reflektuje společenské a kulturní dopady rozvoje AI, včetně rizik dezinformací, zkreslení (bias) a důvěryhodnosti.
Umí vyhledat, porovnat a kriticky zhodnotit konkrétní AI nástroj podle jeho vhodnosti pro specifický účel.
Osnova
  • Přednášky 1. Úvod do předmětu Aplikovaná umělá inteligence. Historie AI, základní pojmy, rozdíl mezi symbolickou a strojově učenou AI, přehled aktuálních trendů. Ukázky využití v různých oborech, diskuze o přínosech a rizicích. Zadání týmového projektu.
  • 2. Generativní AI I: Jazykové modely (LLM) – principy a nástroje. Co je LLM, jak funguje GPT, BERT, Claude atd. Promptování, tokenizace, fine-tuning, bezpečnostní vrstvy.
  • 3. Generativní AI II: Využití v textové praxi a podpora tvorby obsahu. Automatizované reporty, sumarizace, překlady, právní a akademické texty. Tvorba osnov, osnovy videí, AI jako asistent pedagoga či manažera.
  • 4. AI a počítačové vidění I: Rozpoznávání obrazu a objektů. Detekce objektů, OCR, detekce anomálií, využití v průmyslu, medicíně, bezpečnosti. OpenCV, YOLO, služby Google Vision, Azure AI Vision.
  • 5. AI a počítačové vidění II: Generativní vizuální AI a editace. Využití nástrojů typu DALL·E, Midjourney, RunwayML, Adobe Firefly. Tvorba marketingových vizuálů, produktových fotek, deepfake a morální limity.
  • 6. Chatboty a voiceboty I: Jak fungují, kdy je nasadit. Rozdíl mezi FAQ chatbotem a konverzační AI, NLP vs. předskriptované přístupy. Praktické ukázky (Dialogflow, Rasa, MS Bot Framework, Chatlayer.ai). 7. Chatboty a voiceboty II: Design konverzace a zapojení do služeb. Vytváření strukturovaného dialogu, hlasová rozhraní, připojení k CRM/API. Nácvik testování a zhodnocení „dobrého bota“ – týmová analýza.
  • 8. Generování hlasu a rozpoznávání řeči I: TTS, STT, Voice Cloning. Principy převodu textu na řeč (Text-to-Speech) a řeči na text (Speech-to-Text). Přehled nástrojů: ElevenLabs, Microsoft Azure Speech, Google Speech.
  • 9. Avataři a syntetická média II: Kombinace multimédií pro aplikace v praxi. AI mluvčí, videoavatary, automatizované webináře a virtuální asistenti. Využití např. pro e-learning, zákaznickou podporu, obchodní prezentace.
  • 10. AI v managementu a financích. Predikce, scoring, analýza rizik, modely pro podporu rozhodování. Automatizace reportingu, generativní přehledy, podpora datových týmů.
  • 11. AI v marketingu, e-commerce a zákaznické zkušenosti. Segmentace, analýza sentimentu, personalizovaný obsah, doporučovací systémy. AI v e-mailingu, PPC, správě sociálních sítí, behaviorální modely.
  • 12. Právní aspekty, etika a společenský dopad AI. Aktuální legislativa (EU AI Act, autorské právo, ochrana dat). Deepfake, bias, odpovědnost, důvěra v AI. Diskuse: Jak by vypadala „dobrá“ AI pro společnost?
Literatura
    povinná literatura
  • HOLÍK, J., & RYCHNOVSKÝ, D. (2024). Umělá inteligence: Moderní přístupy a praktické využití. Praha: Grada Publishing.
    doporučená literatura
  • KNIHOVÁ L. AI Marketing Playbook: Jak ChatGPT a umělá inteligence mění svět marketingu, 2024. ISBN 978-80-271-5226-1.
  • JANOŠCOVÁ, R. 2016. Computer aided of knowledge discovery in databases. In: International Conference on Management - Trends of Management in the Contemporary Society. - Brno: Mendel
  • DŘÍMALKA F. Budoucnost nepráce. 2023. ISBN 978-80-11-03715-4
  • Kolektiv autorů. Jednoduše: umělá inteligence. 2023. ISBN 9788024292939
  • VALDA V. Rozhovory s umělou inteligencí. 2023. ISBN 978-80-908235-2-5
  • RUSSELL, S. J., & NORVIG, P. 2021. Artificial Intelligence: A Modern Approach, 4th Edition, Global. Harlow, UK
  • BERKA, P. 4IZ450 – Dobývání znalostí z databází. Praha: VŠE, 2006 - 2021. https://sorry.vse.cz/~berka/4IZ450/
  • JAMSA, K. Introduction to Data Mining and Analytics. Burlington : Jones & Bartlett Learning, 2021. ISBN: 9781284180909. EBSCO (e-kniha, dostupná přes IS VŠFS)
  • NAQVI, Al. Artificial Intelligence for Audit, Forensic Accounting, and Valuation : A Strategic Perspective, John Wiley & Sons, Incorporated, 2020. ProQuest Ebook Central.ISBN:9781119601883.ProQuest Ebook (e-kniha přes IS VŠFS)
  • SVOBODA, M. (2023). AI ve vzdělávání: Možnosti, rizika, etické otázky. Olomouc: Univerzita Palackého.
  • BUCHTELA, M. (2024). AI v marketingu a e-commerce. Praha: Professional Publishing.
Výukové metody
Předmět využívá následující formy a metody výuky pro dosažení vysoké míry aktivace a zapamatování.
Frontální výklad s vizualizacemi, schémata modelů, porovnání technologií, vývoj AI v čase.
Ukázky nástrojů AI přímo na přednášce, interaktivní dema (např. zadání promtu do GPT, tvorba obrázku, použití TTS/voicebota apod.).
Live demonstrace + diskuze o aplikaci nástrojů, ukázka tvorby avatara nebo přehrání audio výstupu AI + komentovaná reflexe.
Krátké případové studie / scénáře z praxe, jak AI mění marketing, řízení zakázek, zákaznický servis.
Vkládané otázky do výkladu (Socrative, Mentimeter, hlasování).
Zadání a průběžné připomínání týmového projektu, reflexe jednotlivých témat, jak je aplikovat na vybraný reálný problém (AI v HR, školství, retailu apod.).
Metody hodnocení
Forma ukončení: zápočet (3 kredity). Požadavky na studenty:
Docházka:
v prezenční formě studia minimálně 75 % účast na výuce,
v kombinované formě studia minimálně 50 % účast na výuce.
Upřednostňována je osobní účast, výuka však bude současně streamována v prostředí Microsoft Teams, nahrávána a nahrávky budou ukládány do IS.
Aktivní účast: zapojení do diskusí, případových studií a průběžných úkolů během semestru.
Projekt (individuální nebo týmový, max. 3 studenti ve skupině):
Projekt má dvě části:
Praktické zpracování tématu – výstupem může být například:
video, simulace případu, interaktivní chatbot, návrh aplikace, prezentace s analýzou dat, textový soubor, odborný článek, rešerše textů, případová studie apod.
Dokument ve Wordu – přesný popis scénáře obsahující: cíl projektu, použitou metodu a AI nástroje, důvod výběru problematiky, postup řešení, popis návrhu konkrétního řešení a jeho zdůvodnění, vyhodnocení výsledku včetně přínosu a možného zefektivnění původního přístupu.
V textu musí být vždy uvedeno jméno studenta, který danou část zpracoval. Tento student následně výsledek prezentuje (na poslední výuce nebo v termínu stanoveném vyučujícím).
Odevzdání: Obě části projektu (praktické zpracování + dokument ve Wordu) musí být vloženy před prezentací do Odevzdávárny v IS: https://is.vsfs.cz/auth/el/vsfs/leto2025/B_AUI/ode/. Zde si skupina vytvoří složku se jménem/UČO studenta nebo skupiny, do které budou nahrány oba soubory.
Hodnocení: relevance a originalita tématu (30 %), kvalita aplikace AI nástrojů a praktického výstupu (40 %), schopnost reflexe a kritického hodnocení výsledků (30 %).
Informace učitele
Studijní materiály (přednášky, videozáznamy, ...) předmětu najdete v IS VŠFS
Další komentáře
Předmět je dovoleno ukončit i mimo zkouškové období.
Předmět je zařazen také v obdobích léto 2024, zima 2024, léto 2025, zima 2025.
  • Statistika zápisu (nejnovější)
  • Permalink: https://is.vsfs.cz/predmet/vsfs/leto2026/B_AUI