Program byl určen studentům středních škol se základními znalostmi programování, kteří chtějí proniknout za hranici běžného používání generativní AI a naučit se vytvářet vlastní řešení. Během pěti dnů se účastníci seznámili s fungováním velkých jazykových modelů, prací s API, návrhem architektury AI systémů i vývojem vlastních aplikací a AI agentů.
Dvacet osm účastníků bylo rozděleno do osmi týmů, které pracovaly na vlastních projektech zaměřených na řešení reálných problémů. Řada z nich reagovala na výzvy, které trápí nejenom mladou generaci – od orientace v informacích přes vzdělávání a komunikaci až po investování, vývoj softwaru nebo vyhledávání relevantního obsahu. Studenti si tak vyzkoušeli celý proces od identifikace problému přes návrh řešení a jeho implementaci až po finální prezentaci funkčního prototypu.
„Příjemně nás překvapilo, jak rychle studenti dokázali přejít od prvotního nápadu k funkčním prototypům. Během několika dnů vznikla řešení zaměřená na vzdělávání, ověřování informací, investování, vývoj softwaru i mezilidskou komunikaci. Studenti si vyzkoušeli celý proces od identifikace problému přes návrh produktu až po prezentaci výsledného řešení,“ uvedll Ing. Ondřej Tyle, lektor letní školy.
Osm týmů, osm originálních řešení
Jedním z projektů je Scribbly, inteligentní editor textů určený studentům, akademikům, vědcům, copywriterům i těm, kteří s texty pracují každodenně. Na rozdíl od běžných AI nástrojů text negeneruje, ale funguje jako aktivní editor. V reálném čase kontroluje gramatiku, stylistiku, opakující se výrazy, navrhuje synonyma a u odborných textů provádí také kontrolu faktické správnosti. Do budoucna by měl editor umět kontrolovat plnění osnov nebo zadání od učitele, automaticky vytvářet citace včetně zdrojů a graficky vyhodnocovat čitelnost textu.
Tým NextMatch se zaměřil na problém známý většině hráčů počítačových her – paradox volby. Přestože je na platformě Steam k dispozici přibližně 170 tisíc her, mnoho hráčů neví, co hrát. Navržená AI aplikace analyzuje preference uživatele prostřednictvím Steam ID nebo krátkého dotazníku. Pomocí AI agenta doporučuje hráči personalizovaný výběr her. V budoucnu by měla aplikace umožnit hodnocení doporučení, komentáře a pokročilé notifikace.
Projekt týmu LeadGen představil automatizované vyhledávání obchodních kontaktů pomocí AI a platformy n8n. Uživatel zadá typ podniku a lokalitu, například restaurace v konkrétní městské části, a AI agent automaticky vyhledá, ověří a odešlerelevantní informace prostřednictvím Telegramu. Studenti spočítali, že zatímco ruční zpracování stovky kontaktů může zabrat desítky hodin, jejich řešení zvládne obdobný úkol během několika minut.
Tým Issues Watchdog představil aplikaci REX, kterou studenti přezdívají „čmuchací pes na GitHub issues“. Systém REX automaticky sleduje hlášené chyby v projektech, navrhuje jejich řešení a konkrétní opravu. Vývojář následně pouze schválí navržené změny. Cílem řešení je výrazně zkrátit čas mezi nahlášením chyby a jejím opravením.
Projekt Icebreaker řeší přípravu na obchodní schůzky, pohovory nebo networking. Po zadání jména osoby automaticky vyhledá veřejně dostupné informace a připraví přehledný report ve formátu PDF. Nástroj je určen zejména HR specialistům, manažerům, obchodníkům nebo uchazečům o zaměstnání.
Tým Stock AI stojící za projektem Sentra vytvořil investičního asistenta dostupného pro každého přímo v prostředí Telegramu. Nástroj i začínajícím investorům srozumitelně přiblíží dění s akciemi na finančních trzích, vysvětlí a přeloží odborné termíny do běžného jazyka, upozorní na změny ve sledovaných akciích a nabízí možnost „papírového obchodování“, tedy simulovaného investování bez rizika skutečné ztráty peněz. Sentra informuje, ale neslibuje. Vysvětlí, co je za problém, ale rozhodnutí je vždy na uživateli. Investor má správu pod kontrolou. Sám si zvolí, jak často a při jakém pohybu akcií bude systémem upozorněn.
Boj s dezinformacemi si za cíl vzal projekt FaktČech. AI asistent ověřuje informace z důvěryhodných zdrojů, vysvětluje odborné a vědecké pojmy a pomáhá uživatelům orientovat se ve složitých tématech. Je určen především lidem, kteří si chtějí ověřovat fakta a lépe porozumět informacím, se kterými se setkávají online.
Tým De-escalators vytvořil stejnojmennou aplikaci, která pomáhá lidem lépe porozumět emocím v komunikaci. Uživatel může do aplikace vložit text, screenshot konverzace nebo hlasovou zprávu a systém následně zanalyzuje sentiment, tón, emoce, záměr i kontext sdělení. Součástí řešení jsou návrhy klidných, asertivních nebo formálních odpovědí. Nástroj může pomoci neurodivergentním uživatelům, lidem komunikujícím v cizím jazyce, pracovním týmům i zákaznické podpoře.
Po celý týden studenty vedli dva lektoři z organizace AI dětem. S vývojem projektů jim zároveň pomáhali tři mentoři z řad studentů FIT ČVUT studujících specializace Umělá inteligence a Softwarové inženýrství. Ti týmům pomáhali s programováním, návrhem aplikací i řešením technických problémů.
„Naším cílem bylo ukázat studentům, že umělá inteligence není jen o používání hotových chatbotů. Chtěli jsme, aby si sami vyzkoušeli proces návrhu a vývoje AI řešení a pochopili, jak tyto technologie fungují v praxi,“ doplnil Michal Kučera, lektor letní školy.
- Co je Letní škola aplikované AI?
- Letní škola aplikované AI je program pro středoškoláky, který se zaměřuje na výuku a tvorbu aplikací využívajících umělou inteligenci.
- Kdo se mohl zúčastnit Letní školy?
- Program byl určen studentům středních škol se základními znalostmi programování, kteří chtějí proniknout do oblasti generativní AI.
- Jaké projekty byly na Letní škole vyvinuty?
- Účastníci vytvořili osm funkčních prototypů zaměřených na vzdělávání, ověřování informací, investování a další praktické problémy.
- Jaký byl přínos Letní školy pro studenty?
- Studenti si vyzkoušeli celý proces od identifikace problému po prezentaci funkčního prototypu, což posílilo jejich dovednosti v oblasti AI.