1. Titulní strana
  2. Služby a podpora
  3. Akademická podpora
  4. Průvodci oborem
  5. Umělá inteligence (AI)

Umělá inteligence (AI)

Tento průvodce umělou inteligencí (AI) má posloužit jako výchozí bod pro studium a počáteční výzkum. Nabízí úvodní přehled užitečných zdrojů z různých disciplín souvisejících s AI, jako je strojové učení (ML), neuronové sítě (NN), hluboké učení (DL) a další relevantní oblasti. Najdete zde odkazy na tištěné a elektronické knihy a časopisy dostupné přes NTK, a také další volně dostupné online zdroje zaměřené na AI.

Zajímáte se o využití nástrojů AI pro výzkum? Přejděte přímo na náš průvodce AI nástroje pro výzkum. Přejete si probrat konkrétní problém týkající se AI? Domluvte si bezplatnou individuální konzultaci s jedním z našich specialistů.

Hlavní zdroje k umělé inteligenci

Tento oborový průvodce vám pomůže s vyhledáváním informací o umělé inteligenci z různých perspektiv a prostřednictvím různých kanálů. Lze jej využít k:

  • vyhledávání knih, e-knih a článků v časopisech o AI dostupných prostřednictvím NTK,
  • prohledávání relevantních databází,
  • přístupu k dalším užitečným webovým stránkám věnovaným nejen materiálům o AI, ale také předním odborníkům v oboru. 

Obálky knih níže slouží k ilustraci různých aspektů AI. Po kliknutí se zobrazí jednotlivé knihy v katalogu NTK:

Cover Image Cover Image Cover Image Cover Image
Cover Image Cover Image Cover Image Cover Image 
Cover Image Cover Image  Cover Image  Cover Image

Novinky v oblasti AI

Nově přijatá čísla časopisů v oblasti AI

Nejnovější tištěná čísla časopisů jsou k dispozici v naší Studovně periodik (třetí patro, napravo od výtahu). Viz také nově přijatá čísla časopisů.

Asociace v oblasti AI: orientační přehled

Níže naleznete výběr několika asociací aktivních v oblasti AI:

České

  • CzechAI je nezisková organizace sdružující všechny, kteří se zajímají o AI, ať už z hlediska základního výzkumu, či praktického využití.
  • Komunita mezinárodních výzkumníků Praha (prg.ai) byla založena v roce 2019 akademiky z Českého vysokého učení technického, Univerzity Karlovy a Akademie věd České republiky.

Evropské

Americké


Obecné vyhledávání

K vyhledávání tištěných a elektronických knih využijte následující nástroje NTK:

  • NTK Discovery Tool – prohledávání tištěných i elektronických kolekcí (fulltextové vyhledávání)
  • Katalog – tištěná kolekce, dostupnost, umístění
  • Vyhledávání e-knih – vyhledávání podle názvu, ISBN nebo autora

Informace o tom, jak vyhledávat zdroje NTK, naleznete v našich volně dostupných návodech online.

Elektronické knihy

Tištěné knihy

Knihy o AI jsou v NTK řazeny většinou pod signaturami LCC Q334, Q335, Q336, v souladu s předmětnou klasifikací podle Library of Congress (Library of Congress Classification).

Chcete-li procházet knihy o AI podle tohoto předmětného řazení, klikněte na příslušný odkaz v tabulce níže a zjistěte přesné umístění/číslo police v NTK:

Umístění knih podle signatury LCC

Signatura Oblast Police
Q334 Umělá inteligence obecně: sociální aspekty, etika ad. 6C/125, 127
Q335 Umělá inteligence obecně: strojové učení, robotika ad. 6C/132, 6C/133, 6C/134, 
Q336 Umělá inteligence obecně: zpracování dat a přirozených jazyků, chatboty, bioinformatika ad. 6C/134

Umístění knih podle tematické oblasti

Některé knihy o umělé inteligenci jsou řazeny podle užší předmětné či tematické souvislosti s jinými obory, jako jsou právo, medicína, fyzika, společenské vědy a další.

Chcete-li procházet knihy o AI podle oborové souvislosti, klikněte na odkaz v tabulce níže a zjistěte přesné umístění těchto knih v NTK:

Oblast Téma Umístění
Umělá inteligence Zemědělství NTK
Umělá inteligence Vzdělávání NTK
Umělá inteligence Výtvarné umění NTK
Umělá inteligence Geografie, antropologie, rekreace NTK
Umělá inteligence Historické vědy  NTK
Umělá inteligence Jazyk a literatura NTK
Umělá inteligence Právo NTK
Umělá inteligence Knihovnictví NTK
Umělá inteligence Medicína NTK
Umělá inteligence Vojenství NTK
Umělá inteligence Hudba NTK
Umělá inteligence Námořnictví  NTK
Umělá inteligence Filozofie, psychologie, náboženství NTK
Umělá inteligence Politologie NTK
Umělá inteligence Sociální vědy  NTK
Umělá inteligence  Technologie NTK

Obecné vyhledávání

K vyhledávání tištěných a elektronických článků využijte následující nástroje NTK:

Informace o tom, jak vyhledávat zdroje NTK, naleznete v našich volně dostupných návodech online.

Online články

Elektronické časopisy k AI v NTK

Seznam od A do Z

Časopisy s otevřeným přístupem v DOAJ

Tištěné časopisy k AI v NTK

Seznam od A do Z

 

Webové stránky s užitečnou literaturou o AI

Následující seznam volně dostupných knih na webu a dalších zdrojů je zamýšlen jako orientační přehled ilustrující různé aspekty AI. Uvedená úroveň obtížnosti představuje pouze hrubý odhad, který má posloužit k rychlé orientaci i jako výchozí bod pro podrobnější výzkum.

Upozornění: Materiály zde uvedené byly volně dostupné ke dni 26. ledna 2026. Nefunguje některý z odkazů? Napište nám.

Začátečníci
The Hundred-Page Machine Learning Book od Andriye Burkova
Popis: Publikace představuje strukturovaný přehled základních principů strojového učení, algoritmů a praktických otázek. Začátečníkům nabízí základy nezbytné k porozumění současným systémům AI.
Interpretable Machine Learning od Christopha Molnara
Popis: Kniha systematicky zkoumá teoretické i praktické metody interpretace modelů strojového učení.
Python Data Science Handbook od Jakea VanderPlase
Popis: Příručka představuje základní nástroje pro datovou vědu v jazyce Python, včetně knihoven pro práci s daty, vizualizaci a strojové učení. Klade důraz na pracovní postupy hojně užívané jak ve výzkumu, tak v průmyslu.
Machine Learning Yearning od Andrewa Nga
Popis: Text se zaměřuje na strategické strukturování projektů strojového učení. Poskytuje metodologické pokyny k diagnostice chyb, zlepšování systémů a stanovení vývojových priorit v aplikovaných systémech AI.
Artificial Intelligence through Prolog od Neila C. Roweho
Popis: Úvodní text představuje základy AI prostřednictvím programování v Prologu, s důrazem na symbolické uvažování a reprezentaci znalostí jako základní složky klasické umělé inteligence.
A Brief Introduction to Neural Networks od Davida Kriesela
Popis: Práce nabízí matematicky podložený úvod do modelů neuronových sítí a algoritmů učení. Teoretickou přesnost se snaží skloubit s přístupností pro technicky orientované začátečníky.
Computers and Thought od Mikea Sharplesea a kol.
Popis: Mezioborový úvod do problematiky zkoumá umělou inteligenci z kognitivního, filozofického a sociálního hlediska. Měl by být přístupný pro čtenáře bez hlubších technických znalostí.

Pokročilejší
Artificial Intelligence: Foundations of Computational Agents od Davida Poola & Alana Mackwortha
Popis: Text představuje AI komplexně pomocí jednotného rámce inteligentních agentů, který propojuje metodologie vyhledávání, uvažování, učení a rozhodování.
Mathematics for Machine Learning od Deisenrotha, Faisala, Onga
Popis: Kniha rozvíjí matematické základy potřebné pro moderní strojové učení, včetně lineární algebry, teorie pravděpodobnosti a optimalizace, přičemž propojuje teorii s algoritmickou praxí.
The Elements of Statistical Learning od Hastieho, Tibshiraniho, Friedmana
Popis: Základní příručka představuje techniky statistického učení pro data mining, inferenci a predikci, s důrazem na teoretické porozumění modelům řízeného a neřízeného učení. Dostupná také v online verzi.
Neural Networks and Deep Learning od Michaela Nielsena
Popis: Úvod do problematiky neuronových sítí a hlubokého učení pomocí intuitivních vysvětlení podpořených praktickými příklady.
Reinforcement Learning od Richarda S. Suttona & Andrewa G. Barta
Popis: Publikace představuje teoretické základy a hlavní algoritmy zpětnovazebního učení.
Dive into Deep Learning od kolektivu autorů
Popis: Interaktivní online zdroj spojuje teoretická vysvětlení s praktickými programovacími cvičeními, a tak poskytuje praktický, matematicky podložený úvod do hlubokého učení.
Deep Learning od Goodfellowa, Bengiona, Courvillea
Popis: Vysokoškolská učebnice hlubokého učení, která zahrnuje optimalizační strategie, pravděpodobnostní modelování a pokročilé neuronové architektury.
An Introduction to Statistical Learning od Jamese, Wittena, Hastieho, Tibshiraniho
Popis: Aplikovaný úvod do statistického učení představuje základní modelovací techniky s důrazem na praktickou implementaci. Propojuje teorii s analýzou dat v reálném světě.

Přední osobnosti AI

Na této stránce najdete abecední, čistě orientační seznam některých obecně uznávaných odborníků v oblasti AI. Pozor, tento seznam není ani zdaleka vyčerpávající, natož autoritativní. Má spíš usnadnit základní orientaci v dynamicky se rozvíjejícím oboru AI a posloužit jako inspirace a výchozí bod pro cílenější a informovanější výzkum.

Autor/ka Primární role Oblast odbornosti Klíčový příspěvek
Altman Sam CEO, OpenAI Všeobecná umělá inteligence Spoluzakladatel OpenAI a Loopt; autor eseje The Intelligence Age; 
Bishop Christopher Vedoucí odborný pracovník, Microsoft Pravděpodobnostní strojové učení Autor učebnic strojového učení, včetně Deep Learning: foundations and concepts (2024).
Brunton Steven Profesor na Washingtonské univerzitě Dynamické systémy Průkopník fyzikálně informovaných neuronových sítí (PINNs).
Crawford Kate Výzkumná pracovnice, Microsoft Společenský dopad Odbornice v oblasti nákladů na budování systémů AI, autorka The Atlas of AI (2021).
Fleuret François Profesor na Ženevské univerzitě Strojové učení Autor kapesní příručky o složité problematice architektury neuronových sítí Little Book of Deep Learning.
Géron Aurélien Inženýr/autor Aplikované strojové učení Autor knihy Hands-on machine learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow. Bývalý vedoucí týmu klasifikace videí YouTube.
Hinton Geoffrey Profesor/výzkumný pracovník Hluboké učení (DL) Nobelova cena za fyziku 2024; „kmotr AI"; vyvinul algoritmus zpětného šíření chyb.
Huyen Chip  Inženýrka/zakladatelka Machine Learning Operations Tvůrkyně populárních kurzů o strojovém učení na Stanfordu; odbornice na infrastrukturu AI; autorka AI engineering: building applications with foundation models.
Chollet François Inženýr, Google Frameworky pro hluboké učení Vytvořil Keras; publikoval benchmark Abstraction and Reasoning Corpus for Artificial General Intelligence (ARC-AGI) a vyhlásil Cenu ARC pro vítěze soutěže v oblasti uvažující inteligence.
LeCun Yann  Vědecký pracovník, Meta Neuronové sítě Držitel Turingovy ceny 2018; rozvinul konvoluční neuronové sítě (základ pro počítačové rozpoznávání obrazu).
Lee Kai-Fu Rizikový kapitalista Strategie AI Bývalý prezident Google China; odborník na geopolitiku AI, autor AI 2041: ten visions for our future.
Li Fei-Fei Profesorka na Stanfordské univerzitě Počítačové vidění Vytvořila ImageNet, který zahájil revoluci hlubokého učení v roce 2012.
Mollick Ethan Profesor na Wharton School, Pensylvánská univerzita Aplikovaná AI Odborník na produktivitu AI a transformaci lidské práce. Autor knihy Život a práce s AI: co-inteligence.
Narayanan Arvind Profesor na Princetonské univerzitě Etika AI a soukromí Výzkumný pracovník v oblasti ochrany soukromí a deanonymizace dat; autor AI snake oil.
Ng Andrew CEO, Landing AI Vzdělávání v oblasti AI Spoluzaložil Google Brain a Courseru.
Nielsen Michael Vědec/autor Kvantové a neuronové výpočty Autor obecně uznávané, volně dostupné online knihy o neuronových sítích Neural Networks and Deep Learning; „vizuální důkazy" zpětného šíření chyby.
Prince Simon J. D. Profesor/výzkumný pracovník Počítačové vidění Autor knihy Understanding Deep Learning (2023/24) pro studenty matematiky neuronových sítí.
Raschka Sebastian Výzkumník, University of Wisconsin-Madison ML a LLM Zpřístupnil architekturu LLM; tvůrce vzdělávacího programu Lightning AI.
Rosebrock Adrian Zakladatel, PyImageSearch Počítačové vidění Vyvinul školicí programy pro aplikované hluboké učení v medicínském a průmyslovém vidění.
Russell Stuart J. Profesor na Kalifornské univerzitě v Berkeley Bezpečnost AI a logika Autor učebnice Artificial intelligence: a modern approach; průkopník v oblasti AI kompatibilní s lidskými hodnotami.
Suleyman Mustafa CEO, Microsoft AI Politika AI a etika Spoluzaložil DeepMind a Inflection AI; autor knihy Nezadržitelná vlna, čelní představitel hnutí za kontrolované nasazení AI.
Tegmark Max Profesor na MIT Bezpečnost AI/fyzika Spoluzaložil Future of Life Institute; jeden z iniciátorů otevřeného dopisu „Pause AI" z roku 2023.
Trask Andrew W.  Výzkumný pracovník, DeepMind AI respektující soukromí Zakladatel OpenMined; ukázal, jak budovat neuronové sítě pouze pomocí NumPy; autor Grokking deep learning.

Spravuje

Alexey Valentinovič Ryzhkov

Alexey Valentinovič Ryzhkov

Obory

Umělá inteligence (AI)

Viz také

Editor: Alexey Valentinovič Ryzhkov Poslední změna: 16.4. 2026 11:04