AI na míru: trénink modelů a vlastní AI systémy pro vaši firmu.
Aitekra navrhuje a vyvíjí AI řešení podle konkrétního cíle: automatizace, predikce,
klasifikace, doporučování, počítačové vidění, LLM asistenti, nebo kompletní AI
modul v produktu.
Aitekra: funkční
AI, ne prezentace.
S vámi nastavíme cíl, připravíme data, natrénujeme modely, a doručíme systém do provozu.
Trénink neuronových sítí
Od návrhu architektury přes trénink až po validaci. Včetně práce s daty a metrikami, které dávají smysl.
- fine-tuning / transfer learning
- optimalizace inferencí (rychlost / cena)
- robustnost, generalizace, bias kontrola
AI systémy na míru
Celý "AI product": pipeline, inference služba, ukládání výsledků, UI/alerty, audit.
- API / microservices / event-driven
- role-based access, logování, audit trail
- on-prem / cloud / hybrid
LLM asistenti pro firmu
Asistent nad vašimi daty (RAG), interní znalostní báze, automatizace práce s textem a dokumenty.
- RAG, retrieval, citace zdrojů
- guardrails, politika odpovědí
- integrace do workflow (Slack/CRM/Helpdesk)
Computer Vision a průmyslové použití
Detekce, segmentace, kontrola kvality, čtení štítků, počítání objektů, bezpečnostní kontrola.
- kamerové systémy + inference na edge
- dataset, anotace, augmentace
- nasazení do linky / procesu
Predikce a doporučování
Forecasting, scoring, doporučovací systémy a optimalizace rozhodnutí v čase.
- časové řady, churn, risk scoring
- recommenders, ranking, matching
- A/B testy a měření dopadu
Bezpečně, dodané do provozu.
Výsledkem je systém, který běží a jde spravovat.
Reálné požadavky
Začínáme use-casem, daty a integrací. AI je prostředek, ne cíl.
- definice úspěchu (KPI bez magie)
- scope a rizika dopředu
- rychlý PoC s rozhodnutím
Práce s daty
Často největší část projektu. Umíme dataset postavit tak, aby šel trénovat i iterovat.
- data pipeline, čištění, labeling
- verzování datasetů
- privacy a přístupová pravidla
MLOps a provoz
Nasazení, monitoring kvality, drift, rollback, bezpečné releasy.
- monitoring výkonu i kvality
- verze modelu a reprodukovatelnost
- servisní režim a iterace
Jak probíhá spolupráce: od zadání k produkčnímu AI.
Každý krok má jasný výstup a rozhodovací bod. Bez natahování.
01. Discovery & Specifikace
Cíl, vstupy/výstupy, omezení, rizika, měření dopadu, návrh architektury.
02. Data & Dataset
Sběr, čištění, labely, datová pipeline, split, kontrola úniků a kvality.
03. Trénink & Evaluace
Výběr přístupu, trénink, testování, kalibrace, interpretace, error analysis.
04. Nasazení & Integrace
API/batch/edge, bezpečnost, latence, logování, monitoring, CI/CD pro modely.
05. Provoz & Iterace
Drift, sběr feedbacku, retraining plán, rozšíření use-case, škálování.
- model + inference služba (API / batch)
- dataset + dokumentace + verzování
- monitoring + logy + alerting
- deployment skripty / kontejnery
- fixní pilot (např. 4–8 týdnů) → rozhodnutí
- dodávka na klíč (end-to-end)
- augmentace týmu (AI engineering)
Vybereme model spolupráce podle vašeho interního týmu a cíle projektu.
Vybíráme metodu podle problému.
Nejsme “jedna šablona”. Děláme to, co bude fungovat u vás — s vašimi daty a omezeními.
Modely a přístupy
Provozní standardy
- verzování modelů a datasetů
- monitoring kvality a driftu
- bezpečný release/rollback
- práce s citlivými daty (on-prem, přístupy)
Když je potřeba, dodáme i školení a předání know-how internímu týmu.
Co má AI dělat
Jeden konkrétní output: klasifikovat, predikovat, generovat, rozhodovat.
Jaká data máte
Texty, obrázky, tabulky, logy, interní dokumenty, eventy...
Omezení
Latence, cena, prostředí (on-prem), bezpečnost, jazyk, regulace.
FAQ — stručně.
Tady jsou jen věci, které reálně rozhodují projekty.
Děláte to i když nemáme data připravená?
Je možné on-prem řešení?
Dodáte i celý systém, ne jen model?
Pošlete stručný popis a my navrhneme řešení.
Bez balastu
Custom AI