Forma:Distanční
Jazyk:Čeština
Python je jedním z nejoblíbenějších programovacích jazyků současnosti. Jedná se o programovací jazyk s rychlou učící se křivkou, který je díky své jednoduché syntaxi vhodný pro začátečníky. Náš kurz je navíc plně AI ready – kombinuje výuku klasického programování s moderním přístupem zvaným vibecoding, kdy se kód tvoří ve spolupráci s AI asistentem. Během lekcí proto běžně pracujeme s nástroji jako Codex nebo Claude a učíme se nejen programovat, ale také efektivně promptovat, kriticky hodnotit vygenerovaný kód a využívat AI jako spolehlivého parťáka při řešení reálných úloh. Získáte tak dovednosti, které odpovídají tomu, jak programátoři pracují dnes – ne jak se programovalo před deseti lety.
Nutností je logické myšlení. Kurz je vhodný pro každého, kdo chce začít programovat. Výhodou je předchozí zkušenost s programováním nebo tvorbou webových stránek.
Seznámíme se s nástroji, které budeme celý kurz používat. Nainstalujeme si Python a editor VS Code, projdeme základy příkazové řádky, spustíme první skript a založíme si repozitář v gitu.
Výuka: Vyzkoušíme si základy syntaxe Pythonu a napíšeme první interaktivní programy s pomocí print() a input(). Vysvětlíme si, co je algoritmus, a ukážeme, jak nám při programování mohou pomáhat jazykové modely (LLM).
Cvičení: Napíšete krátké interaktivní programy – pozdrav, jednoduchou kalkulačku nebo převodník jednotek. Procvičíte si práci s proměnnými a základními datovými typy.
Výuka: Naučíme program rozhodovat se a opakovat úlohy pomocí if, while a for. Seznámíme se s f-stringy a základními metodami pro práci s textem.
Cvičení: Vyřešíte úlohy na rozhodování a iteraci – validaci vstupu, hrání jednoduchých her v konzoli a zpracování textu (počítání slov, úprava formátu).
Výuka: Ukážeme si, jak v paměti reprezentovat více hodnot najednou. Podíváme se na seznam, slovník, množinu a n-tici a probereme, kdy se která struktura hodí.
Cvičení: Vyzkoušíte si manipulaci s daty – třídění položek, vyhledávání v seznamech a slovnících a budete se rozhodovat, kterou strukturu pro daný problém zvolit.
Výuka: Funkce jsou základní stavební kameny každého programu. Naučíme se je vytvářet i používat, pochopíme parametry a návratové hodnoty, seznámíme se s konstrukcí if __name__ == "__main__" a okusneme type hinty.
Cvičení: Předěláte dosavadní programy do funkcí, navrhnete vlastní modulární řešení a naučíte se rozdělovat problém na menší logické celky.
Výuka: Podíváme se pod kapotu klíčovému slovu in, vysvětlíme iterátory a generátory a ukážeme sílu list comprehensions. Seznámíme se s funkcemi map, filter, sorted a lambda výrazy.
Cvičení: Přepišete imperativní řešení do funkcionálního stylu, procvičíte si list comprehensions a vyzkoušíte lambda výrazy na reálných datech.
Výuka: Objektově orientované programování je dnes nejpoužívanějším způsobem, jak strukturovat kód. Naučíme se vytvářet třídy a metody, seznámíme se s dědičností, statickými metodami i s konceptem duck typingu.
Cvičení: Navrhnete a naprogramujete vlastní objektový model (např. správa úkolů nebo jednoduchá konzolová hra) a vyzkoušíte si dědičnost v praxi.
Výuka: Naučíme se orientovat se v adresářích a pracovat s cestami pomocí modulu pathlib. Budeme číst a zapisovat textové soubory, vytvářet adresáře a zpracovávat data ve formátech CSV a JSON.
Cvičení: Zpracujete reálná data ze souboru CSV nebo JSON – načtete je, vyfiltrujete a výsledek uložíte zpět. Vyzkoušíte si také rekurzivní procházení adresářů.
Výuka: Ukážeme si, jak si připravit virtuální prostředí a instalovat balíčky z PyPI. Pochopíme rozdíl mezi relativními a absolutními importy a pomocí nástroje uv si vytvoříme vlastní jednoduchý balíček.
Cvičení: Vytvoříte si vlastní balíček, nastavíte závislosti projektu a vyzkoušíte si práci s externími knihovnami.
Výuka: Podíváme se na typy výjimek a naučíme se je ošetřovat pomocí try, except a finally. Vyzkoušíme si debugger jako mocný nástroj nejen k odhalování chyb, ale i k porozumění cizímu kódu.
Cvičení: Najdete a opravíte chyby v připraveném nefunkčním kódu, naučíte se stát v debuggeru jako doma a doplňíte robustní ošetření chyb do vlastních programů.
Výuka: Vysvětlíme si základy protokolu HTTP a architektury webových aplikací. Naučíme se posílat požadavky pomocí knihovny requests a seznámíme se s bezpečným ukládáním klíčů do .env.
Cvičení: Postavíte aplikaci, která komunikuje s veřejným REST API, a vyzkoušíte si formátování požadavků, parsování odpovědí a ošetření chybových stavů.
Výuka: Naučíme se psát automatické testy v knihovně pytest a strukturovat test suite. Probereme principy čitelného a udržovatelného kódu a nahlédneme do základů jazyka SQL a databáze SQLite.
Cvičení: Pokryjete vlastní kód testy, refaktorujete jej do čitelné podoby a vyzkoušíte si jednoduché SQL dotazy nad SQLite databází.
Výuka: Seznámíme se se základy HTML a CSS a vytvoříme si první jednoduchou aplikaci ve Flasku. Vyzkoušíme si šablony Jinja, prezentaci dat přes GET endpointy a aplikaci nasadíme na free hosting.
Cvičení: Postavíte vlastní jednoduchou webovou stránku ve Flasku, naformátujete ji pomocí HTML a CSS a nasadíte ji na internet, kde si ji budete moci ukázat svým blízkým.
Výuka: Rozšíříme Flask aplikaci o endpointy, které manipulují s daty, a propojíme ji s databází. Doplňíme logování a ukážeme si, jak s aplikací pracovat v reálném provozu.
Cvičení: Rozšíříte svou Flask aplikaci o ukládání dat, vytvoříte formuláře pro vstup od uživatele a doplňíte k aplikaci automatické testy.
Výuka: Naučíme se pracovat s knihovnou SQLAlchemy pro pohodlný přístup k databázi a s knihovnou Pydantic pro validaci dat. Seznámíme se s migracemi pomocí Alembicu a probereme best practices pro návrh API.
Cvičení: Navrhnete a implementujete vlastní REST API s databázovou vrstvou, vyzkoušíte si validaci vstupů a vytvoříte první migraci schématu.
Výuka: Podíváme se na práci s nástroji Docker a Podman a spustíme si s jejich pomocí production-ready databázi Postgres. Postavíme jednoduché API a vyzkoušíme jeho nasazení a provoz.
Cvičení: Zabalíte svou aplikaci do kontejneru, propojíte ji s Postgres databází a nasadíte kompletní řešení do produkčního prostředí.
Výuka: Nahlédneme do světa AI aplikací – ukážeme si, co je RAG, jak pracovat s embeddingy a vektorovými databázemi a jak se napojit na LLM API. Probereme základy agentního programování a orchestrace nástrojů.
Cvičení: Postavíte jednoduchý RAG pipeline nad vlastními daty a vytvoříte základního AI agenta, který umí využívat externí nástroje.
Kurz je vhodný pro každého, kdo má zájem o programování a chce se naučit jeden z nejpopulárnějších programovacích jazyků současnosti. Nepředpokládáme žádné předchozí zkušenosti s programováním, nutností je však logické myšlení a chuť učit se nové věci.
Mezi typické účastníky kurzu patří:
Python je jazyk s jednoduchou syntaxí a rostoucí oblibou napříč profesemi. Díky nízké vstupní bariéře patří mezi nejlepší volby pro začátečníky a zároveň je dostatečně mocný na to, aby ho používali zkušení profesionálové po celém světě.
Drtivá většina AI knihoven, jako jsou PyTorch, TensorFlow nebo LangChain, je psaná v Pythonu.
Python je standardem pro práci s daty díky knihovnám pandas, NumPy a prostředí Jupyter.
Frameworky Flask a Django pohánějí množství produkčních aplikací.
Python je oblíbenou volbou pro DevOps, automatizaci úloh i automatizované testování.
Kurz probíhá online formou s živými lektory, takže můžete studovat z pohodlí domova. Z každé lekce je k dispozici videozáznam v e-learningu, ke kterému se můžete kdykoliv vrátit, a všechny materiály získáte přímo do svého účtu.
Výuka probíhá dvakrát týdně a každý výukový blok je rozdělen na dvě samostatná setkání v různých dnech. Jeden den v týdnu je věnován teorii, kde si probereme nové téma a ukážeme si příklady. Druhý den v týdnu patří praktickému cvičení, kde si znalosti vyzkoušíte na konkrétních úlohách. Mezi setkáními tak máte čas si látku v klidu promyslet.
Lektor vám vysvětlí nové téma, ukáže reálné příklady použití a společně si projdete klíčové koncepty.
Nově nabyté znalosti si vyzkoušíte na konkrétních úlohách s podporou lektora, který je k dispozici pro dotazy a zpětnou vazbu.
Lektoři při výkladu standardně pracují s moderními AI nástroji, jako jsou Codex nebo Claude. Vibecoding a používání AI coding asistentů jsou součástí kurzu od začátku a prolínají se všemi lekcemi. Od první lekce tak na vlastní oči uvidíte, jak vypadá programování v roce 2026, a postupně si tento přístup osvojíte i vy.
Kromě živých lekcí máte k dispozici:
Ano, a je to jedna z věcí, kterými se kurz odlišuje. Vibecoding a používání AI coding asistentů jsou součástí kurzu od začátku a prolínají se všemi lekcemi. Vedle klasických základů programování tak budete průběžně pracovat s AI asistenty, jako jsou Codex, Claude Code nebo Cursor. Naučíme vás, jak psát efektivní prompty, jak iterativně tvořit kód s AI, jak rozpoznat halucinace modelu a kdy je naopak lepší AI nepoužít. Cíl je jasný: rozumět tomu, co píšete, a zároveň umět využít AI jako mocného pomocníka.
Ano, platbu je možné rozdělit. Pokud máte takový požadavek, napište ho prosím do poznámky k přihlášce.
Kdy: |
Kde: |
Cena: |
|
|---|---|---|---|
|
07. 09. - 16. 12. 2026 18:00 - 20:00 Každé pondělí a středu |
online | 24 990 Kč s DPH | Přihlásit |
Dej nám na sebe kontakt a my ti dáme vědět hned, jak vypíšeme nový, nebo ho uspořádáme přímo pro tebe.
Lektora Pythonu a Testování
Kateřina je Python developerka a lektorka, která do výuky přináší zkušenosti z reálného vývoje, datové analytiky i testování. V praxi se věnuje vývoji služeb v Pythonu, serverless architektuře na AWS, práci s databázemi a testování. Díky zkušenosti s vedením programovacích kurzů umí technická témata vysvětlit srozumitelně, prakticky a bez zbytečné teorie.
Lektor Umělé inteligence a Pythonu
Pavel má za sebou pestré zkušenosti z mnoha odvětví. Pavel vystudoval dva VŠ obory: Počítačové modelování a pedagogiku. Po studiu pracoval jako programátor a vědecký pracovník Akademie věd. V současnosti se plně věnuje pedagogické činnosti. V současnosti učí na univerzitě a ve své akademické činnosti se věnuje AI a virtuální realitě.
