====== 🤖 Rozcestník: Umělá inteligence a Deep Learning ======

Tento rozcestník slouží jako centrální bod pro navigaci v tématech týkajících se strojového učení, neuronových sítí a související infrastruktury.



===== 🧠 Teoretické základy =====
Základní koncepty a algoritmy, které definují moderní AI.

  * [[neuronove_site|Neuronové sítě]]: Jak fungují umělé neurony, vrstvy a váhy.
  * **Machine Learning**: Rozdíl mezi učitelsky vedeným a neřízeným učením.
  * **Deep Learning**: Hluboké sítě a jejich architektury.
  * **Algoritmy**: Backpropagation, Gradient Descent a aktivační funkce.

===== 🛠️ Softwarové nástroje (Frameworky) =====
Knihovny a rozhraní, které umožňují programování a trénování modelů.

  * [[pytorch|PyTorch]]: Flexibilní knihovna od Meta, standard pro vědecký výzkum.
  * [[tensorflow|TensorFlow]]: Robustní platforma od Google pro produkční nasazení.
  * [[keras|Keras]]: Vysokoúrovňové API pro rychlé prototypování (nadstavba TF).
  * [[onnx|ONNX]]: Standard pro přenos a interoperabilitu modelů mezi frameworky.

===== ⚙️ Hardware a Infrastruktura =====
Fyzické prostředky nezbytné pro masivní paralelní výpočty.

  * [[gpu|GPU (Graphics Processing Unit)]]: Proč jsou grafické karty srdcem AI.
  * [[cuda|CUDA]]: Programovací platforma od NVIDIA pro výpočty na grafických jádrech.
  * [[tpu|TPU (Tensor Processing Unit)]]: Specializované AI čipy od Googlu.
  * [[hba|HBA]] & [[san|SAN]]: Úložné technologie pro rychlý přísun dat (Datasetů) do trénovacího procesu.

===== 🚀 Nasazení a Praxe (MLOps) =====
Jak dostat natrénovaný model k uživatelům.

  * **Model Deployment**: Exportování modelů a inferenční servery.
  * **TF Lite**: Nasazení AI na mobilní telefony a IoT.
  * [[failover|Vysoká dostupnost (HA)]]: Zajištění nepřetržitého běhu AI služeb v cloudu.
  * [[disaster_recovery|Disaster Recovery]]: Ochrana AI infrastruktury před haváriemi.

---
**Tip pro editory:** Pokud vytváříte nový článek z oblasti AI, nezapomeňte jej přidat do tohoto rozcestníku pro snadnější dohledatelnost.