BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://vzdelavani.flu.cas.cz///NONSGML kigkonsult.se iCalcreator 2.10.15// METHOD:PUBLISH BEGIN:VEVENT UID:20260628T205147CEST-1298MUz0p4@https://vzdelavani.flu.cas.cz/ DTSTAMP:20260628T185147Z DESCRIPTION: \;\nPozor: Z organizačního důvodů proběhla změna původně a vizovaného termínu na 17.9.\, 9-12. \;\n \;\nCílem školení je posk ytnout jak teoretické ukotvení (AI gramotnost)\, tak praktické dovednosti v bezpečném prostředí\, aby se obavy z halucinací a úniku dat proměnily v efektivní analytické workflow. Formát školení je hybridní.\n \;\nI. Zá klady AI gramotnosti a kritická reflexe\n\nPochopení mechaniky a rizika: V ysvětlení fungování velkých jazykových modelů (LLM) a podstata halucinací. Seznámení s architekturami\, jako je Retrieval-Augmented Generation (RAG) \, které minimalizují riziko halucinací striktním omezením odpovědí na nah rané zdroje.\nBezpečnost a duševní vlastnictví: Porovnání nástrojů z hledi ska bezpečnosti a využitelnosti ve vědě. Práce s daty z hlediska duševního vlastnictví (IP) a dalších aspektů vědecké práce\, včetně institucionální ch směrnic pro deklaraci užití AI.\nAnticipace problémů: Jaké problémy je třeba předvídat (např. halucinace ve vědeckých článcích) a jak se vyhnout 'kognitivní atrofii' při práci s AI.\n\n \;\n \;\nII. Nástroje uži tečné pro vědeckou práci: Praktické workflow \;\nTato hlavní část se z aměří na praktické ukázky. Jako ideální nástroj pro ukotvený výzkum budeme pracovat s Google NotebookLM (RAG systémem) a dalšími bibliografickými a chatovacími nástroji určenými pro vědu.\n\nOrientace ve velkých datech: Uk ázka\, jak uzavřené systémy\, které pracují pouze s nahrávanými dokumenty (včetně PDF\, Google Docs a YouTube transkriptů)\, transformují texty do m yšlenkových map či interaktivních audio přehledů.\nPokročilá analytická wo rkflow: Praktické postupy\, jak psát strukturované dotazy (prompt engineer ing) pro hlubokou analýzu textů.\nVytváření strukturovaných Data Tables pr o kvantitativní syntézu dat z textů.\nDeep Research: Ukázka Deep Research Agent pro kombinování vlastní znalostní báze s aktuálními informacemi z we bu.\n\n \;\nIII. Reflexe a postoj k AI \;\n\nIndividuální a skupin ová reflexe na postoj k umělé inteligenci a na rozvoj dovedností potřebnýc h pro práci v éře AI.\n\n \;\nŠkolení je navržené pro vědecké pracovni ce a pracovníky\, ale je otevřené všem z FLÚ.\n \; https://vzdelavani. flu.cas.cz/cz/akce/113-umela-inteligence-ve-vedecke-instituci-prezencne DTSTART:20260917T070000Z DTEND:20260917T100000Z LOCATION:Akademické konferenční centrum (AKC) (Husova 4a\, Praha 1) SUMMARY:Umělá inteligence ve vědecké instituci PREZENČNĚ URL:https://vzdelavani.flu.cas.cz/cz/akce/113-umela-inteligence-ve-vedecke- instituci-prezencne END:VEVENT BEGIN:VEVENT UID:20260628T205147CEST-1300cAvptA@https://vzdelavani.flu.cas.cz/ DTSTAMP:20260628T185147Z DESCRIPTION: \;\nPozor: Z organizačních důvodů proběhla změna původně a vizovaného termínu na 17. 9.\, 9-12.\n \;\nCílem školení je poskytnout jak teoretické ukotvení (AI gramotnost)\, tak praktické dovednosti v bezp ečném prostředí\, aby se obavy z halucinací a úniku dat proměnily v efekti vní analytické workflow. Formát školení je hybridní.\n \;\nI. Základy AI gramotnosti a kritická reflexe\n\nPochopení mechaniky a rizika: Vysvětl ení fungování velkých jazykových modelů (LLM) a podstata halucinací. Sezná mení s architekturami\, jako je Retrieval-Augmented Generation (RAG)\, kte ré minimalizují riziko halucinací striktním omezením odpovědí na nahrané z droje.\nBezpečnost a duševní vlastnictví: Porovnání nástrojů z hlediska be zpečnosti a využitelnosti ve vědě. Práce s daty z hlediska duševního vlast nictví (IP) a dalších aspektů vědecké práce\, včetně institucionálních smě rnic pro deklaraci užití AI.\nAnticipace problémů: Jaké problémy je třeba předvídat (např. halucinace ve vědeckých článcích) a jak se vyhnout 'kogni tivní atrofii' při práci s AI.\n\n \;\n \;\nII. Nástroje užitečné pro vědeckou práci: Praktické workflow \;\nTato hlavní část se zaměří na praktické ukázky. Jako ideální nástroj pro ukotvený výzkum budeme praco vat s Google NotebookLM (RAG systémem) a dalšími bibliografickými a chatov acími nástroji určenými pro vědu.\n\nOrientace ve velkých datech: Ukázka\, jak uzavřené systémy\, které pracují pouze s nahrávanými dokumenty (včetn ě PDF\, Google Docs a YouTube transkriptů)\, transformují texty do myšlenk ových map či interaktivních audio přehledů.\nPokročilá analytická workflow : Praktické postupy\, jak psát strukturované dotazy (prompt engineering) p ro hlubokou analýzu textů.\nVytváření strukturovaných Data Tables pro kvan titativní syntézu dat z textů.\nDeep Research: Ukázka Deep Research Agent pro kombinování vlastní znalostní báze s aktuálními informacemi z webu.\n \n \;\nIII. Reflexe a postoj k AI \;\n\nIndividuální a skupinová r eflexe na postoj k umělé inteligenci a na rozvoj dovedností potřebných pro práci v éře AI.\n\n \;\nŠkolení je navržené pro vědecké pracovnice a pracovníky\, ale je otevřené všem z FLÚ.\n \; https://vzdelavani.flu.c as.cz/cz/akce/115-umela-inteligence-ve-vedecke-instituci-online DTSTART:20260917T070000Z DTEND:20260917T100000Z LOCATION:online ZOOM () SUMMARY:Umělá inteligence ve vědecké instituci ONLINE URL:https://vzdelavani.flu.cas.cz/cz/akce/115-umela-inteligence-ve-vedecke- instituci-online END:VEVENT END:VCALENDAR