Nabídka zvaných přednášek zimního semestru 2026/27

Přednášející: plk. Ing. Vladimír Filip, kpt. PhDr. Lukáš Goga DiS., Policie ČR, Ředitelství služby cizinecké policie

Přednáška s podtitulem "Policejní data a datová věda: od získávání informací k analytickému využití" představí specifické prostředí policejních a bezpečnostních dat, jejich zdroje, způsoby získávání a možnosti analytického zpracování v kontextu moderní datové vědy. Studenti se seznámí s životním cyklem dat využívaných při odhalování, prověřování a vyšetřování trestné činnosti, od prvotního získání informací až po jejich analytické využití při rozhodování a podpoře vyšetřovacích procesů. 

Pozornost bude věnována datům získávaným z evropských informačních systémů, národních evidencí a policejních databází, stejně jako informacím vyplývajícím z evidence nápadu trestné činnosti a poznatků získaných činností v zájmovém prostředí. Samostatná část bude zaměřena na využití metod OSINT (Open Source Intelligence) a získávání dat z veřejně dostupných zdrojů, jako jsou sociální sítě, internetové stránky, obchodní rejstříky, mapové služby, otevřené databáze, média či digitální stopy zanechávané uživateli v online prostředí. Představeny budou možnosti i limity využití těchto zdrojů při tvorbě situačního povědomí a identifikaci vazeb mezi osobami, událostmi a objekty zájmu. 

Dále budou představeny významné zdroje dat získávané v rámci trestního řízení, zejména údaje o telekomunikačním provozu získávané podle § 88a trestního řádu, informace chráněné bankovním tajemstvím poskytované podle § 8 odst. 2 trestního řádu a další údaje získávané na základě součinnosti subjektů podle § 8 odst. 1 a 5 trestního řádu, například z obchodních databází, kamerových systémů, dopravních systémů, poskytovatelů služeb informační společnosti a dalších informačních zdrojů. 

Součástí přednášky bude diskuse nad problematikou kvality, úplnosti a spolehlivosti dat, jejich integrace z různorodých zdrojů a transformace do podoby vhodné pro analýzu. Na praktických příkladech bude ukázáno, jak lze propojením heterogenních datových zdrojů vytvářet znalosti podporující odhalování souvislostí mezi osobami, událostmi, objekty a organizovanými formami kriminality. 

Přednáška zároveň nabídne pohled na právní, etické a technické aspekty práce s citlivými daty a ukáže, jaké výzvy i příležitosti přináší využívání metod datové vědy, strojového učení a pokročilé analytiky v prostředí orgánů činných v trestním řízení.

Přednášející: Adam Dobiáš ze společnosti Dateio 

Přednáška vás provede kompletním procesem nasazení velkých jazykových modelů (LLM) do ostrého provozu v prostředí fintechu, kde je prioritou maximální přesnost, rychlost a nákladová efektivita. Ukážeme si, jak vybudovat robustní pipeline pro hromadné čištění a obohacování tisíců bankovních terminálů o chybějící metadata, jako jsou názvy obchodníků, GPS lokace a kategorie. Zaměříme se na kritické aspekty vývoje: od výběru vhodných modelů a pokročilého ladění promptů přes integraci s internetovými zdroji pomocí RAG (Retrieval-Augmented Generation) až po techniky automatizovaného testování a validace výstupů. Dozvíte se, jak v praxi zkrotit halucinace modelů a jakou zvolit architekturu, aby systém zůstal stabilní a ekonomicky udržitelný i při zpracování obrovských datových objemů.

Přednášející: Ing. Radmila Velnerová, MPA, LL.M. a datový tým KHK

Obsah přednášky:

1. Datový portál Data KHK
2. Lokální katalog otevřených dat
3. Datové sady otevřených dat
4. Analytické útvary a jejich význam
5. Tvorba mapových výstupů
6. Interaktivní výstupy dat
7. Ekonomická data KHK a jejich zpracování a propojení s dalšími datovými zdroji
8. Data z Monitoru Státní pokladna MF ČR a srovnávací analýzy
9. Ukázka prezentací a zpracování dat

Přednášející: Jan Garček, AI Engineer, IBM NCEE Build Engineering

V rámci přednášky se budeme věnovat vývoji datové vědy, zejména tomu, jakým způsobem se tento obor vyvíjel v posledních letech, ukážeme si, kde všude dnes AI nachází uplatnění a které nástroje v IBM při práci s daty využíváme. Jan Garček by rád zdůraznil, že samotné vytvoření modelu pro firemní použití často nestačí – je důležité věnovat pozornost dalším faktorům, které ovlivňují jeho nasazení a úspěch. Součástí přednášky budou také ukázky projektů z praxe, aby studenti získali lepší představu o konkrétních situacích, s nimiž se mohou v datové vědě setkat.

Přednášející: Ing. Jiří Tobolka ze společnosti BizzTreat

"Proč (ne)nahradí dataře agenti? Kdo přežije aktuální (r)evoluci v technologickém světě? A proč má pořád smysl studovat..." 

Přednášející: Ing Jan Resl ze společnosti Škoda Auto, a.s. 

Shromažďovaných dat raketově přibývá, a tak je dnes naprosto nezbytné umět data správně interpretovat. Aby se firma mohla stát data driven společností, je potřeba zpřístupnit data všem zaměstnancům a chápat data a analytiku jako pomocníka, nikoliv
jako hrozbu.
Není tajemstvím, že je datová analytika poměrně nákladná na technické, personální i finanční zajištění. Přesto u nás ve Škoda Auto není o datové projekty nouze. Připravujeme jich mnoho, od výroby přes byznys až po strategii lidských zdrojů. Využitím analýzy dat dochází ke zrychlení a zjednodušení výroby, které následně přináší časové i finanční úspory.
Na přednášce vám prozradíme, jak vypadala cesta k datové kultuře v naší společnosti a jak přistupujeme k tématu zpracování dat a datové analytiky.

Přednášející: Ing. Jiří Cabal, Business Partner Manager ze společnosti Škoda Auto a.s. 

Jak probíhá nákup v objemu půl bilionu korun? Jak se nakupují díly pro výrobu automobilů? Jaké další úkoly plní nákup ve Škoda Auto? Co všechno lze automatizovat a co naopak musí vykonávat zaměstnanec? 

Tato přednáška odhaluje, jak Škoda Auto přetváří své nákupní procesy pomocí nejnovějších IT systémů, sofistikované analýzy dat a umělé inteligence. Získejte jedinečný vhled do toho, jak Škoda Auto integruje pokročilé technologie do každodenních nákupních operací, aby dosáhli nejen efektivity a snížení nákladů, ale také jak vytváří robustní, adaptabilní a předvídavé obchodní ekosystémy.