# Lesk a bída Vibe codingu ### aneb každý bude vědec a programátor --- ## Kdo je Jarda Mám několik YT kanálů: - [Carecast Medical – zdraví (YouTube)](https://www.youtube.com/watch?v=cyMhvVQZ6cU) - [To nemyslíte vážně (YouTube)](https://www.youtube.com/@Tonemyslitevazne/videos) - [Kraviny ze sauny (YouTube)](https://www.youtube.com/@kravinyzesauny/videos) --- ## Prezentace ke stažení Zde najdete prezentace pro jednotlivé části kurzu: - [To už tu bylo (PDF)](docs/presentations/vibe-coding-2026/to_uz_tu_bylo.pdf) - [01 – Chyby (PDF)](docs/presentations/vibe-coding-2026/01_Chyby.pdf) - [02 – AI (PDF)](docs/presentations/vibe-coding-2026/02_AI.pdf) - [03 – Programování a historie (PDF)](docs/presentations/vibe-coding-2026/03_Programovani_historie.pdf) - [04 – Vibe coding nástroje 2026 (PDF)](docs/presentations/vibe-coding-2026/04_Vibe_coding_nastroje_2026.pdf) --- ## Pro koho je tento kurz Pro lidi, kteří chtějí pochopit, co se děje – ne jen používat další nástroj. Pro ty, kdo tuší, že „AI změní všechno" je stejně prázdné jako „internet změní všechno" v roce 1999. Změnil. Ale jinak, než si většina myslela. --- ## Co tento kurz NENÍ - Návod na promptování ChatGPT - Slibování zázraků - Ignorování rizik - Teorie bez praxe ## Co tento kurz JE - Teoretický rámec pro pochopení, co se děje a proč - Praktické dovednosti ověřené na reálných projektech - Kritické myšlení pro rozpoznání, kdy AI pomáhá a kdy škodí - Prostor pro feedback k AI projektům, nad kterými uvažujete --- ## Obsah kurzu ### ČÁST 0: Ochutnávka > Než začneme, podíváme se, kam můžeme dojít Praktické ukázky: ověřování informací, budování znalostní báze, automatizace, analýza dat. Vyberete si, čemu se budeme věnovat víc. **Konkrétní ukázky interaktivních dat ze zdravotnictví:** - [VO2Max a fyziologie (Demo)](demo/health/vo2max_physiology_demo.html) - [Vliv BMI na mortalitu (Demo)](demo/health/bmi_mortality_demo.html) – s využitím přiloženého [grafu](demo/health/bmi-chart.gif) - [Srovnání dvou světů (Demo)](demo/health/two_worlds_comparison_demo.html) --- ### ČÁST I: To už tu bylo! > Proč je zdravé být skeptický Od Platóna po Nobelovu cenu: každá generace říká totéž o nové technologii. SCIgen (MIT 2005) ukázal, že AI dokáže přesvědčivě předstírat — AlphaFold (DeepMind 2020) ukázal, že AI dokáže skutečně řešit 50 let starý problém. Rozdíl mezi těmito dvěma případy je klíčová dovednost. **Co je jiné dnes:** škála, rychlost, dostupnost. **Co je stejné:** lidská tendence k přehánění. - [To už tu bylo — Prezentace](to-uz-tu-bylo.html) (7 slidů, live prezentace) - [To už tu bylo — Celý příběh](to-uz-tu-bylo-dokument.html) (doprovodný dokument ke čtení po kurzu) --- ### ČÁST II: O co tady jde? > Proč na tom záleží víc, než si myslíte **Světlá strana:** [AlphaFold](https://deepmind.google/technologies/alphafold/) rozluštil strukturu 200 milionů proteinů – [Nobelova cena 2024](https://www.nobelprize.org/prizes/chemistry/2024/summary/). AI dokazuje matematické věty na úrovni olympiád. Navrhuje materiály a léky. **Temná strana:** Autonomní zbraně. Surveillance. Deepfakes. A především: ztráta schopnosti rozeznat pravdu od přesvědčivé fikce. > Otázka není, jestli AI použijeme. Otázka je k čemu – a kdo rozhodne. --- ### ČÁST III: Chyby > Jaké to je, když se člověk plete? Člověk si nepřipadá nijak, když se plete. Všechno se děje až ve chvíli, kdy to zjistí. | Případ | Co se stalo | Důsledek | |--------|-------------|----------| | [**Therac-25**](https://en.wikipedia.org/wiki/Therac-25) | Ozařovací přístroj – víra v software víc než v hardware | Smrt pacientů | | [**Patriot**](https://en.wikipedia.org/wiki/MIM-104_Patriot#Software_error) | 0,34 sekundy drift | 28 mrtvých vojáků | | [**Ariane 5**](https://en.wikipedia.org/wiki/Ariane_5_flight_501) | Integer overflow | 370 milionů $ v troskách | | [**Knight Capital**](https://en.wikipedia.org/wiki/Knight_Capital_Group#2012_stock_trading_disruption) | Jeden nepovýšený server | 440 milionů $ za 45 minut | `S = k·ln(W)` — Entropie: Všechno směřuje k rozbitosti. Bez práce systémy degradují. **Klíčová otázka:** Jaké to bude, když máme systémy, kde chyby nejsme schopni ani rozpoznat? --- ### ČÁST IV: Vhled > Co plyne z posledních desítek let **Jak to funguje:** Transformátory, attention mechanismus, emergentní schopnosti. Bez matematiky, ale poctivě. **Ze softwarového inženýrství:** Dekompozice. Unix filozofie. Testy. Verzování. Proč no-code nástroje nikdy nenahradily programování. **Z vědy a statistiky:** - [**Replikační krize:**](https://en.wikipedia.org/wiki/Replication_crisis) 64 % studií se nedá zopakovat - [**P-hacking:**](https://en.wikipedia.org/wiki/Data_dredging) Jak „dokázat" cokoli (včetně toho, že Beatles vás omlazují) - [**Base rate fallacy:**](https://en.wikipedia.org/wiki/Base_rate_fallacy) Proč dvě třetiny lékařů špatně interpretují testy → [**Demo: Paradox Medicínských Testů**](demo/paradox-medicinskych-testu.html) - [**Berksonův paradox:**](https://en.wikipedia.org/wiki/Berkson%27s_paradox) Jak výběr vzorku vytváří falešné korelace — nebo ruší skutečné → [**Demo: Kuřáci a novorozenci**](demo/berksonuv-paradox.html) · [**SAT Korelace**](demo/sat-korelace.html) · [**Rande Paradox**](demo/rande-paradox.html) - [**Simpsonův paradox:**](https://en.wikipedia.org/wiki/Simpson%27s_paradox) Když agregovaná data ukazují opak reality - [**Survivorship bias:**](https://en.wikipedia.org/wiki/Survivorship_bias) [Abraham Wald](https://en.wikipedia.org/wiki/Abraham_Wald) věděl, že chybějící díry jsou důležitější než viditelné **O co jsme přišli:** Stack Overflow (−32 % za rok), [nbviewer.org](https://nbviewer.org/). Junior pozice (neboť ty zastanou agenti). Hluboké porozumění. Bolest jako učitel. ![Graf poklesu návštěvnosti Stack Overflow](docs/pic/stack_overflow.jpg) --- ### ČÁST V: Praxe > Ruce na klávesnici **Nástroje:** [Claude Code](https://docs.anthropic.com/en/docs/agents-and-tools/claude-code), [Cursor](https://www.cursor.com/), lokální modely. Krajina, která se mění každý měsíc – proto principy > produkty. [**MCP (Model Context Protocol):**](https://modelcontextprotocol.io/) Jak propojit AI se světem. USB pro umělou inteligenci. **Skilly:** Jak naučit AI nové triky. Strukturované instrukce pro konzistentní výstupy. **Agenti:** Chatbot vs. agent. Autonomie vs. kontrola. Kdy nechat AI pracovat, kdy ji zastavit. **Workflow:** Verzování. Review. Testy. Boj s halucinacemi. Iterativní přístup. --- ### ČÁST VI: Skilly > Jak naučit AI nové triky a vylepšit její chování Vytváření, testování a měření agentních dovedností pro konzistentní a kvalitní výstupy. Zdroje pro hlubší studium: - [Claude Blog: The Skill Creator – test, measure, and refine agent skills](https://claude.com/blog/improving-skill-creator-test-measure-and-refine-agent-skills) - [Claude SuperSkills (GitHub)](https://github.com/ericgandrade/claude-superskills) --- ### ČÁST VII: Projekty > Ne teorie – věci, které jsme skutečně postavili **Voicebot pro fast food** Od nápadu po produkci. Proč STT nefunguje v hluku. Proč latence zabíjí UX. Proč „dej mi to, co vždycky" rozbije každý model. **Cenotvorba krabic** Když AI potkala logistiku. 800 pravidel nestačilo. Experti nevěděli, jak rozhodují. Data quality > model sophistication. **Měření HRV** Zdraví, data, limity. Proč dobrá MSE neznamená klinickou použitelnost. Proč je „nevím" lepší odpověď než špatná jistota. Co fungovalo, co ne, co bychom udělali jinak. --- ### ČÁST VIII: Konzultace > Vaše problémy, naše zkušenosti Přineste vlastní problémy. Rozebereme je společně – dekompozice, red flags, možné přístupy. Žádná otázka není hloupá. --- ## Klíčové poselství Programování se demokratizuje. Za pár let bude každý v nějaké formě programátor a vědec. Ne proto, že se naučí Python. Ale proto, že pochopí: - Jak rozkládat problémy - Jak ověřovat výsledky (Data warnings, integrace API) - Že pokud neumím odpověď modelu objektivně ověřit, **musím ji vždy považovat minimálně za podezřelou** - Jak nevěřit prvnímu řešení, které vypadá správně > To složité na programování nikdy nebyla syntaxe. Je to způsob myšlení. --- ## Formát | | | |---|---| | **Délka** | Cca 6 hodin + přestávka na oběd | | **Úroveň** | Není potřeba programátorské zkušenosti, ale ochota přemýšlet ano | | **Styl** | Flexibilní – obsah přizpůsobíme zájmu skupiny | | **Přineste** | Laptop + vlastní problémy k rozebrání | --- ## Dema / Ukázky 1. [Voicebot pro fastfood drive through](https://www.youtube.com/watch?v=cyMhvVQZ6cU) (První demo) 2. [Ukázka budoucnosti (Inception Labs)](https://chat.inceptionlabs.ai/) 3. [Ukázka budoucnosti: Neurony hrají Doom](https://www.military.com/feature/2026/03/10/scientists-teach-human-brain-cells-play-doom-sci-fi-experiment.html) 4. [Nejrychlejší model na čipu (ChatJimmy)](https://chatjimmy.ai/) 5. [Demo systém pro HRV analýzu](https://claude.ai/public/artifacts/f551a4ab-433d-42cb-8c16-6acb9f0f4bc9) 6. [Ukázka: Artefakt trénink](https://claude.ai/public/artifacts/282af317-9747-464e-b8c8-58a5c1759b99) ### Interaktivní statistická dema Série dem k Berksonovu paradoxu a selekčnímu bias — inspirováno přednáškou Allena Downeyho ([Probably Overthinking It](https://www.youtube.com/watch?v=8rUm46mk0Yo)): | Demo | Typ | Popis | |------|-----|-------| | [Paradox Medicínských Testů](demo/paradox-medicinskych-testu.html) | Story-driven | Bayesovo pravidlo a base rate fallacy — proč 99% test nestačí | | [Berksonův Paradox — Kuřáci a novorozenci](demo/berksonuv-paradox.html) | Story-driven | Kauzální diagram vysvětlí, proč výzkum z 1971 hájil kouření | | [SAT Korelace](demo/sat-korelace.html) | Parametrické | Slider mění korelaci z +0.7 na −0.8 — živě | | [Rande Paradox](demo/rande-paradox.html) | Parametrické | Jak výběr partnerů vytváří zdánlivou negativní korelaci z ničeho | --- ## Vzdělání: Koho poslouchat místo mě ;-) **Lidé:** - [Andrej Karpathy](https://karpathy.ai/) - [Geoffrey Hinton](https://en.wikipedia.org/wiki/Geoffrey_Hinton) - [Demis Hassabis](https://en.wikipedia.org/wiki/Demis_Hassabis) - [Andrew Ng](https://www.andrewng.org/) - **[hlavně Richard Feynman!](https://en.wikipedia.org/wiki/Richard_Feynman)** **Kurzy a platformy:** - [DeepLearning.AI](https://www.deeplearning.ai/courses/) - [Coursera](https://www.coursera.org/) - [Udacity](https://www.udacity.com/) - [MIT OpenCourseWare](https://ocw.mit.edu/) **Další zdroje a blogy:** - [Claude Blog](https://claude.com/blog) --- > *„První princip je, že sám sebe nesmíte oklamat – a sami sebe oklamáte nejsnáze."* > > — Richard Feynman, Caltech 1974