1. Titulní strana
  2. Služby a podpora
  3. Akademická podpora
  4. Online podpora
  5. Vyhledávání s AI

Nicméně střídmé využití takovýchto jazykových prostředků nutně neznamená použití umělé inteligence.

Nástroje umělé inteligence pro výzkum (umělá inteligence)

V tomto průvodci naleznete nástroje umělé inteligence (AI), které stojí na velkých jazykových modelech (LLMs). Návod shrnuje vybrané nástroje od obecných chatbotů až po specifické nástroje pro vyhledávání odborné literatury, její mapování a následnou analýzu, a dále nástroje pro datovou analýzu. Nejedná se o vyčerpávající seznam pro každou kategorii, ale o výběr nástrojů na základě jejich kvality a přístupnosti. Mějte na paměti, že LLM mohou občas tzv. halucinovat a že obecně fungují nejlépe v angličtině. K nástrojům a jejich výstupům je tedy vhodné přistupovat kriticky. Pokud se zajímáte o využití AI pro akademické psaní, navštivte našeho průvodce Nástroje pro psaní v cizím jazyce.

Nevíte si s něčím rady? Máte doporučení na AI nástroj? Kontaktujte nás e-mailem nebo si domluvte konzultaci.

Umělá inteligence proměňuje způsob, jakým přistupujeme k vědeckému poznání. Otevírá nové možnosti v oblasti analýzy dat, vyhledávání zdrojů i individualizované podpory. Zároveň však přináší výzvy, které se týkají ochrany dat, transparentnosti a reprodukovatelnosti výstupů, otázky autorství a udržení etických a akademických standardů.

Etické standardy pro práci s AI

Zpravidla je důležité, abyste umělou inteligenci používali transparentně, a její použití jste přiznali, případně řádně ocitovali. To platí především v případě, kdy pracujete s nástroji s integrovaným chatbotem. Pokyny pro odpovědné použití generativní AI ve výzkumu vydané Evropskou komisí stanovují základní doporučení pro použití AI:

  • Za použité výstupy AI je odpovědný jejich uživatel (student, výzkumník).
  • Při práci s AI nástroji je nutné mít na paměti jejich limitace (nepřesnost, předpojatost, halucinace a snaha uspokojit uživatele).
  • Je třeba používat AI transparentně, zejména v případech, kdy AI podstatně zasáhla do vašeho výstupu.
  • Je třeba dbát na bezpečnost dat a citlivých údajů.

Jak přiznat užití AI?

Přiznat využití AI je zapotřebí především v případech, kdy jste AI nástroj použili pro jazykovou korekturu, stylistiku či brainstorming, nicméně nejedná se o všeobecné pravidlo a je nutné si ověřit podmínky u vaší univerzity či vydavatele. Při absenci vzoru prohlášení na vaší instituci lze využít vzor Univerzity Tomáše Bati (viz níže), v anglickém jazyce je možné využít vzor University of Newcastle.

„Prohlašuji, že při tvorbě této práce jsem použil/a nástroj generativního modelu AI [NÁZEV APLIKACE; WEBOVÁ ADRESA APLIKACE] za účelem [DŮVOD]. Po použití tohoto nástroje jsem provedl/a kontrolu obsahu a přebírám za něj plnou zodpovědnost.“

Kdy a jak citovat AI výstupy?

V případě, že do vlastního textu přebíráte výstupy umělé inteligence (obrázek, graf, kód, část textu), je nutné, aby bylo citací řádně odlišeno, co je výstupem AI.

Citace by měla obsahovat následující základní údaje:

  • Název AI nástroje
  • Model/verze
  • Prompt
  • Datum použití nástroje
  • Odkaz na nástroj/chat

Níže naleznete vzory citací pro běžně užívané citační styly.

MLA ↓

“How to cite AI?” prompt. ChatGPT, GPT-4o, OpenAI, 31. 7. 2025, https://chat.openai.com/chat.

APA ↓

OpenAI. (2025). ChatGPT (March 14 version) [Large language model].https://chat.openai.com/chat.

Chicago ↓

V tomto případě se doporučuje uvést pouze poznámku pod čarou bez bibliografického záznamu.

OpenAI. Response to “Tell me how to fix a flat bicycle tire.” ChatGPT-4, September 30, 2024.https://chatgpt.com/share/66fb0ff3-7280-8009-93a9-d956f412390b.

ČSN ISO 690 ↓

OpenAI. ChatGPT. Online, generativní AI. Verze GPT-4o mini. 15. 5. 2025. Dostupné z: https://chatgpt.com/ [cit. 2025-05-16].

Stanoviska vybraných institucí

Před použitím AI pro akademickou práci byste si měli vždy ověřit stanovisko vaší univerzity/fakulty/výzkumné instituce nebo vydavatele odborného časopisu, abyste se ujistili, že zachováváte akademickou integritu a neporušujete platná pravidla.

 

 

 

AI chatboti jsou konverzační nástroje, které generují text na základě vašeho zadání a v závislosti na vnitřních parametrech (datasetu vycvičeném na velkém množství dat, která jsou zorganizována na principu statistické pravděpodobnosti). Kromě funkce vyhledávání informací, kde mají i v současnosti určité mezery, mohou pomoci s psaním, jazykovou úpravou a analýzou textu, programováním a dalšími úkoly.

Nedoporučujeme plně spoléhat na správnost informací v odpovědích vygenerovaných jakýmkoliv chatbotem – v ideálním případě zkontrolujte citované zdroje a poté čerpejte přímo z nich. Kromě náhodných halucinací mohou mít tyto nástroje také problém s porozuměním složitějším dotazům, omezené znalosti ohledně nejnovějších událostí nebo poskytovat nerelevantní zdroje. Vzhledem k tréninkovým datům vykazují chatboti různou kvalitu výstupů pro různé obory.

Pokud se rozhodnete přebrat text vygenerovaný chatbotem, ověřte si, že tím neporušujete pravidla své instituce, především s ohledem na plagiátorství a citování.

Pro více informací si neváhejte domluvit konzultaci, nebo nás kontaktujte e-mailem.

Kdy generativní AI využít?

  • Příprava na vyhledávání odborných zdrojů: tvorba klíčových slov a vytvoření vyhledávacího dotazu pomocí logických operátorů
  • Shrnutí textů: rychlé shrnutí rozsáhlých odborných článků či jiných dokumentů
    • Nejedná se o plnohodnotnou náhradu za kritické čtení. Více informací o využití umělé inteligence pro shrnutí textu poskytuje náš průvodce Jak číst.
  • Jazyková podpora: oprava gramatiky, návrhy stylistických úprav či překlad textu.
  • Strukturování a nápady: návrhy osnov článků, prezentací, projektů nebo brainstorming operátorů
  • Individuální podpora: tvorba kvízů předtrénovaní agenti/funkce pro vzdělávání (Tutor me, Study & Learn) tvorba studijního plánu
  • Kódování a programování: úprava a strukturování kódu, vysvětlení částí kódu

Kdy generativní AI nevyužívat?

  • Pokud to pravidla (univerzity, fakulty či vydavatele) zakazují.
  • Při činnostech, které vyžadují vysokou přesnost a ověřitelnost (generování bibliografie a citací, statistické údaje).
  • Kdykoliv je samotný proces vlastním účelem vaší práce, který nesmí být nahrazen výstupem chatbotů (napsání vlastního kódu, vypracování školního úkolu, formulace vlastních výzkumných cílů).
  • Pokud nemáte dostatečné znalosti, abyste ověřili správnost výstupu. Mějte na paměti, že v konečném důsledku nesete odpovědnost vy.

Na co si dát pozor

  • Paywall a přístup k modelu: Mnozí chatboti jsou dostupní zdarma pouze v omezené míře a s denními limity. Ověřte si, že kvalita výstupů u neplacené verze je odpovídající a denní limit dostačující.
  • Rozdíly mezi modely: Nástroje generativní AI nabízejí různé modely (například ChatGPT modely), které vynikají v různých činnostech (psaní kódu, logické operace, psaní souvislého textu). Doporučujeme si ověřit, který model je vhodný pro vaše zadání. Rozdíly v kvalitě výstupu dále existují i mezi chatboty různých firem (Gemini, ChatGPT, Claude). Porovnání nástrojů poskytují srovnávací testy výkonu (benchmarky), např. Humanity’s Last Exam či Epoch.ai.
  • Předpojatost a halucinace: Vzhledem k tomu, že nástroje generativní AI jsou trénované na obrovském množství dat, stávají se součásti tréninku i data, která jsou horší kvality nebo obsahují společenské stereotypy (rasové, genderové, minoritní), které se pak odrážejí i ve výstupech AI. Kvůli své prediktivní povaze mohou nástroje tzv. halucinovat, tedy poskytovat zavádějící či mylné informace. Nástroje mohou mít také cíleně nastavené cenzurní filtry tak, aby se vyhýbaly určitým tématům, nebo aby odpovídaly předepsaným žádoucím způsobem, jakkoliv nesprávným či zavádějícím. Odpovědi v takovýchto případech nemusí reflektovat skutečnost, ale spíše hodnoty společnosti, která model provozuje.

Co zvážit při výběru

  • Konkrétní využití: Při výběru chatbota hraje důležitou roli účel, pro který ho chcete využít. V současné době nabízejí běžně používaní chatboti podobné funkce, nicméně jejich kvalita se liší. Proto je vždy nutné porovnat a ověřit kvalitu výstupu u jednotlivých chatbotů pro vaši konkrétní činnost.
  • Funkce, integrace s ostatními nástroji a práce s dokumenty: Vyzkoušejte, jestli chatbot dokáže pracovat správně ve vašem jazyce a jaká je kvalita výstupů. Dalším předmětem srovnání mohou být jednotlivé funkce chatbota: přístup k internetu, psaní kódu v požadovaném jazyce (python, R, java), práce s nahranými dokumenty, integrace s cloudovými úložišti (Onedrive, Google Drive ad.).

Při rozhodování vám může být nápomocná webová stránka lmarena.ai, která nabízí porovnání odpovědí dvou libovolných modelů na zvolený prompt. Poskytuje také uživatelský žebříček modelů dle různých kategorií (generování textu, vývoj webu, tvorba obrázků a další).

 

 

 

AI detektory jsou nástroje, které se snaží určit, zda byl text vytvořen umělou inteligencí, zejména chatboty založenými na velkých jazykových modelech. Je důležité zdůraznit, že výsledky těchto nástrojů jsou pouze orientační. Schopnost detekce se mezi jednotlivými detektory může výrazně lišit a často jsou spolehlivější pro angličtinu. Kvalita detekce se může u jednotlivých nástrojů měnit v čase – v závislosti na tom, jak se vyvíjí samotné nástroje, ale i AI modely.

Doporučujeme používat detektory AI textů jako podpůrný nástroj, nikoli jako důkaz.

Pro více informací si neváhejte domluvit konzultaci, nebo nás kontaktujte e-mailem.

Jak fungují detektory AI

Detektory AI kombinují několik metod pro analýzu textu a určení pravděpodobnosti shody s AI:

První metodou je statistická analýza, která se zaměřuje na použitá slova a jejich frekvenci užití, větnou skladbu a vzorce v textu. Tyto proměnné jsou porovnány s lidmi psanými texty. Kromě statistiky se také využívá zpracování přirozeného jazyka (natural language processing) pro měření perplexity (předvídatelnosti textu) a proměnlivosti jazyka (nepravidelnosti a střídání krátkých a dlouhých vět). Nižší hodnoty se častokrát vyskytují právě u AI generovaných textů.

Druhou metodou je detekce pomocí strojového učení. V tomto ohledu je využíván dataset kombinující lidmi psané texty a AI generované texty, které slouží pro detekci vzorců a určení pravděpodobnosti shody s AI. Dále také vyhledávání vodoznaků či stop, které po sobě AI zanechává (metadata či netisknutelné znaky).

Nedostatky AI detektorů

Nástroje pro detekování AI se potýkají s nepřesností a nespolehlivostí určení výsledků. Přesnost výsledků je ovlivněna nejen samotným detektorem, ale také jazykem. To vede ke dvěma problémům:

Falešná negativita ↓

Falešná pozitivita ↓

  • Označuje situaci, kdy detektor AI chybně označí člověkem psaný text jako vygenerovaný umělou inteligencí
  • Falešná pozitivita má mnohdy horší dopady než falešná negativita, a to především na jednotlivce, který může čelit nařčení z podvodu a poškození reputace.
  • Falešná pozitivita se také častěji vyskytuje u neurodivergentních jedinců nebo nerodilých mluvčích angličtiny. Důvodem je, že tito lidé častokrát používají jinou větnou skladbu než texty použité pro trénování detektoru.
  • Mnohokrát jsou chybně označeny i texty, které vznikly před nástupem umělé inteligence.

Některé texty generované umělou inteligencí jsou také rozpoznatelné pouhým lidským okem. Vzhledem k tomu, jakým způsobem AI texty generuje, dají se v nich rozpoznat oblíbená slova a další jazykové vzorce, které umělá inteligence výrazně nadužívá. Nicméně střídmé využití takovýchto jazykových prostředků nutně neznamená použití umělé inteligence.

 

 

 

Nástroje této kategorie umožňují klást otázky v přirozeném jazyce a získávat odpovědi přímo z obsahu vědeckých článků. Jejich cílem je rychle identifikovat relevantní publikace a poskytnout odpověď na vámi zadanou otázku. Na rozdíl od nástrojů pro mapování literatury se zaměřují na vyhledávání informací z plných textů a abstraktů a poskytují konkrétní odpovědi či shrnutí. Nástroje čerpají zejména z volně přístupných citačních a bibliografických databází (OpenAlex, Semantic Scholar ad.).

Doporučujeme výsledky vždy ověřovat v původních zdrojích a doplnit je tradičními vyhledávacími nástroji (např. Google Scholar, Web of Science, Scopus), aby vznikl spolehlivý a úplný přehled literatury.

Pro více informací si neváhejte domluvit konzultaci, nebo nás kontaktujte e-mailem.

Scite_

Scite_ se primárně zaměřuje na to, jak byl daný zdroj citován. U zvolené publikace roztřídí citace podle toho, zda představují neutrální zmínku, podpoření, či zpochybnění nějaké její části, příp. zda se jedná o autocitaci. Upozorní také, pokud došlo k dodatečným opravám či stažení článku po publikaci. Dále na základě dotazu vyhledá relevantní literaturu pro jeho zodpovězení. Pro větší transparentnost zobrazí konkrétní parafrázovanou část z použitého zdroje.

Registrovaní uživatelé NTK mají přístup k nástroji zdarma.
Pro vyhledávání na Scite_ není nutné vytvářet účet ani se přihlašovat. Účet je však nutný pro přístup k mnoha funkcím webu Scite_ (např. oznámení, historie asistenta a ovládací panely). První registraci (nebo přihlášení u již existujícího účtu) s jakoukoli emailovou adresou do Scite_ je potřeba provést ze sítě NTK (NTK-simple), přes Sign Up si vytvořte účet a přihlaste se do něj. Následně bude daný účet fungovat pro vzdálené přihlášení přes Log In na stránce Scite_.

Podrobné informace ↓

  • Přístup: Registrace doporučena pro historii chatů (lze využít přihlášení pomocí ORCID)
  • Zpoplatnění: Freemium – s registrací v síti NTK přístup k placené verzi
  • Používaný LLM: GPT 4o-mini, GPT o3-mini, Claude 3.5 Haiku
  • Citační databáze: Smlouvy s nakladateli, PubMed, open access články
  • Klíčové funkce: Uživatelské přizpůsobení vyhledávací strategie pomocí filtrů, citační analýza článků, AI asistent, tabulka s extrahovanými údaji (metody, výsledky ad.), doplněk do prohlížeče a Zotera
  • Limitace: Různá kvalita článků, omezený přístup k článkům

Elicit

Nástroj pro automatizovanou rešerši odborné literatury. Po položení dotazu prohledá nejrelevantnější zdroje a vytvoří strukturovaný report s podrobným popisem vyhledávací strategie. Dále, podobně jako SciSpace, prostřednictvím funkce Find papers shrne nejrelevantnější články pro váš dotaz a poskytne rozšířený seznam zdrojů.

Podrobné informace ↓

  • Přístup: Nutná registrace
  • Zpoplatnění: Freemium
  • Používaný LLM: Není specifikováno
  • Citační databáze: Semantic Scholar, OpenAlex
  • Klíčové funkce: Vyhledání a shrnutí relevantních článků na základě dotazu, tvorba reportu, hodnocení kvality dotazu
  • Limitace: Různá kvalita článků, možnost exportovat záznamy pouze v placené verzi, měsíční/týdenní limity v neplacené verzi

Perplexity

Vyhledávací a konverzační nástroj využívající umělou inteligenci k rychlému nalezení a shrnutí relevantních vědeckých článků. Kombinuje výsledky z běžného webu s akademickými databázemi a poskytuje citace přímo v odpovědi. Vhodný je pro rychlý přehled tématu či tvorbu základního reportu.

Podrobné informace ↓

  • Přístup: Omezený přístup bez registrace, registrace doporučena pro historii chatů
  • Zpoplatnění: Freemium
  • Používaný LLM: Sonar (proprietární model), Claude, ChatGPT, Gemini
  • Citační databáze: Internet a akademické databáze (není specifikováno)
  • Klíčové funkce: Široký výběr modelů, citování zdrojů, podrobné nastavení vyhledávání
  • Limitace: Denní kvóty na pokročilé funkce, zdroj literatury není transparentní, složitější ověření správnosti výstupu

SciSpace - Literature Review

Na základě položené otázky či klíčových slov (a operátorů) vyhledá seznam zdrojů. U každého vygeneruje shrnutí a na základě těch nejrelevantnějších zkompiluje krátký text k tématu. Poskytne také rozšířený přehled seznamu zdrojů se základními informacemi (vzorek, metody, výsledky).

Podrobné informace ↓

Máte doporučení na další nástroje? Napište nám e-mail.

 

 

 

Mapovací nástroje využívají metadata akademické literatury (citovanost, spoluautorství, klíčová slova, reference či abstrakt) k vytváření citačních grafů a vizualizací vztahů mezi publikacemi. Na rozdíl od nástrojů pro vyhledávání literatury nepracují primárně s plným textem, ale s bibliografickými daty.

Vzhledem k omezenému přístupu k některým databázím tyto nástroje nenahrazují samotný proces vyhledávání literatury. Doporučujeme proto nejprve vytvořit vlastní kolekci (collection) literatury tradiční cestou (např. Google Scholar, Web of Science, Scopus) a mapovací nástroje následně využít k orientaci v literatuře a objevování dalších zdrojů.

Pro více informací si neváhejte domluvit konzultaci, nebo nás kontaktujte e-mailem.

Inciteful

Inciteful je bezplatný nástroj bez nutnosti přihlášení, který mapuje propojení mezi zvolenými články. Umožňuje vytvořit kolekci a navrhne podobné zdroje nebo propojí dvě libovolně zvolené publikace na základě jejich citací. Oproti ostatním nástrojům poskytuje Inciteful podrobné informace o vytvořené kolekci literatury – nejvíce zastoupení autoři, časopisy či instituce.

  • Přístup: Bez registrace
  • Zpoplatnění: Plně zdarma
  • Používaná metoda: Analýza citační sítě (strojové učení), bibliometrie
  • Citační databáze: OpenAlex, Open Citations, CrossRef, Semantic Scholar
  • Klíčové funkce: Paper Discovery, Literature Connector, export záznamů (.ris, .bib)
  • Limitace: Omezené funkce a hloubka analýzy oproti ostatním nástrojům

Litmaps

Litmaps využívá databáze a volně přístupná metadata pro tvorbu citační mapy. Oproti jiným nástrojům lze vizualizace anotovat, upravovat, exportovat i sdílet. Na základě kolekce literatury nabízí další doporučené zdroje. Funkce, které nástroj odlišují od podobných nástrojů, jsou dostupné pouze ve zpoplatněné verzi Litmaps Pro.

  • Přístup: Nutná registrace (lze využít přihlášení pomocí ORCID)
  • Zpoplatnění: Freemium, sleva pro studenty z ČR
  • Používaná metoda: Analýza citační sítě (strojové učení), bibliometrie
  • Citační databáze: Semantic Scholar, Crossref, OpenAlex
  • Klíčové funkce: Mapování citací, vizualizace vztahů, doporučování zdrojů
  • Limitace: Pokročilé funkce jen v placené verzi, v neplacené verzi omezený počet doporučených článků, riziko informačních bublin

Open Knowledge Maps

Open Knowledge Maps je bezplatný nástroj pro exploraci a mapování literatury na základě sdílených citací, reference či klíčových slov. Oproti ostatním nástrojům navíc filtruje literaturu do tematických shluků.

  • Přístup: Bez registrace
  • Zpoplatnění: Plně zdarma
  • Používaná metoda: Analýza citační sítě (strojové učení), bibliometrie
  • Citační databáze: PubMed, BASE
  • Klíčové funkce: Kategorizace článku do nadřazených témat
  • Limitace: Omezená hloubka analýzy, doporučené články jsou omezené na 100 nejrelevantnějších, nedoporučuje další literaturu

Research Rabbit

Plně bezplatný nástroj, nabízí zdroje na základě článků, které jste vložili do kolekce. Propojení mezi literaturou jsou tvořena vztahy (spoluautorství, sdílené citace a reference, klíčová slova) a nástroj doporučí další podobné výsledky výzkumu v dané oblasti. Funkcemi se Research Rabbit podobá neplacené verzi Litmaps.

  • Přístup: Nutná registrace
  • Zpoplatnění: Plně zdarma
  • Používaná metoda: Analýza citační sítě (strojové učení), bibliometrie
  • Citační databáze: OpenAlex, Semantic Scholar, PubMed
  • Klíčové funkce: Mapování spoluautorství, sdílených citací a klíčových slov, anotace záznamů, export a import do citačních manažerů (dvoucestná synchronizace se Zotero)
  • Limitace: Méně přehledné uživatelské rozhraní, riziko informačních bublin

Máte doporučení na další nástroje? Napište nám e-mail.

 

 

 

Nástroje této kategorie pomáhají zpracovávat a interpretovat textová data pomocí umělé inteligence. Umožňují rychle identifikovat klíčová témata, shrnovat obsáhlé dokumenty, porovnávat různé texty nebo vysvětlovat pojmy a odhalovat vztahy mezi nimi. Některé také dohledávají dodatečné zdroje.

Využití textových analyzátorů může ušetřit čas, obsah je ale nutné vždy překontrolovat. Více informací o využitelnosti AI při analýze textů najdete v našem průvodci Jak číst.

Doporučujeme také ověřit, zda smíte daný dokument do nástroje nahrát. V tomto ohledu je nutné respektovat Autorský zákon (§ 39c, § 39d) a pravidla vaší instituce.

Pro více informací si neváhejte domluvit konzultaci, nebo nás kontaktujte e-mailem.

ChatPDF

ChatPDF poskytuje shrnutí jakéhokoliv textu, který nahrajete jako soubor PDF, nebo volně přístupného článku (dohledatelného přes URL).

  • Přístup: Registrace doporučena, bez registrace jen omezený přístup
  • Zpoplatnění: Freemium
  • Používaný LLM: GPT-4o
  • Znalostní databáze: Obsah nahraného dokumentu
  • Klíčové funkce: Shrnutí PDF, odpovědi na otázky k obsahu, tvorba powerpointové prezentace či učebních kartiček na základě dokumentu
  • Limitace: Denní omezení u bezplatné verze – 20 zpráv denně

NotebookLM

AI výzkumný asistent od společnosti Google. Prostřednictvím integrovaného chatbota umožňuje shrnutí a analýzu nahraných dokumentů. Nahrané dokumenty vytváří znalostní databázi modelu, čímž se výrazně snižuje riziko tzv. halucinací. Kromě analýzy textů je možné nástroj využívat jako znalostní databázi pro tvorbu a uchování poznámek.

  • Přístup: Nutný Google účet
  • Zpoplatnění: Freemium – lze využívat bezplatně, placená verze navyšuje limity
  • Používaný LLM: Gemini 2.5 Flash
  • Znalostní databáze: Uživatelem nahrané dokumenty
  • Klíčové funkce: Shrnutí, poznámky, myšlenkové mapy, interaktivní podcasty
  • Limitace: Uživatelsky méně příjemné čtení dokumentů (PDF jsou převedena do prostého textu), složitý export vlastních poznámek

SciSpace - Chat with PDF

Kromě vyhledávání literatury nabízí SciSpace shrnutí obsahu celého článku nebo sekce, u které buď vyhledá doplňující zdroje či ji různými způsoby parafrázuje. Čerpá z volně dostupných metadat a publikací dostupných na internetu (vydaných v režimu open access). SciSpace také analyzuje soubory, které sami vložíte.

  • Přístup: Omezený přístup bez registrace, registrace doporučena pro zachování historie chatů a vyhledávání
  • Zpoplatnění: Freemium
  • Používaný LLM: GPT 3.5 v neplacené verzi, GPT-4o v placené verzi
  • Znalostní databáze: Články s otevřeným přístupem a metadata (OpenAlex, Semantic Scholar, Google Scholar), vlastní nahrané dokumenty
  • Klíčové funkce: Vysvětlení či shrnutí vybrané části textu, tabulek, obrázků, doporučení literatury pro vybraný úsek textu, převedení článku do podcastu, konverzace s kolekcí článků
  • Limitace: Různá kvalita článků, omezení v neplacené verzi, pokročilé funkce pouze v placené verzi

Máte doporučení na další nástroje? Napište nám e-mail.

 

 

 

Zde najdete nástroje, které jsou oproti obecným chatbotům vyvíjeny přímo pro analytickou práci s daty. Nástroje této kategorie usnadňují práci s daty a jejich interpretaci. Pomáhají efektivně zpracovávat velké množství dat a nacházet v nich souvislosti. Výhodou je, že nevyžadují znalost programovacího jazyka (Python, R) nebo statistického softwaru, která je nicméně stále potřebná pro ověření výstupů.

Při využití AI nástrojů pro analýzu dat je nejprve nutné si ověřit, jak nástroj data zpracovává, jak jsou zabezpečena a co se s nimi děje. Zvýšené opatrnosti dbejte zejména tehdy, hodláte-li do nástroje nahrávat originální či jinak citlivá data (např. osobní údaje či patentová data).

Pro více informací si neváhejte domluvit konzultaci, nebo nás kontaktujte e-mailem.

Julius.ai

Nástroj Julius.ai umožňuje provádět datovou analýzu a statistické vyhodnocení v přirozeném jazyce bez nutnosti programování. Uživatel nahraje vlastní datový soubor a prostřednictvím textových dotazů může generovat deskriptivní statistiky, vizualizace i regresní modely. Výhodou je možnost vytvoření a uložení kroků pro opakující se analytické činnosti. Data, která uživatel do nástroje nahraje, nejsou dle vývojářů využívána pro trénování modelu (více informací ohledně bezpečnosti dat zde).

  • Přístup: Nutná registrace
  • Zpoplatnění: Freemium
  • Používaný LLM: OpenAI a Anthropic
  • Znalostní databáze: Uživatelem nahrané dokumenty (.xls, .csv, .json, SPSS soubor, .sql)
  • Klíčové funkce: Deskriptivní statistiky, vizualizace a regresní modely, automatizace pomocí analytických bloků, možnost propojení s cloudovými úložišti
  • Limitace: Pokročilé funkce jsou zpoplatněny, otázka bezpečnosti dat

Powerdrill

PowerDrill.ai umožňuje nahrávat datové soubory (CSV, Excel, TSV, PDF, Word) nebo připojit SQL databázi a klást dotazy v přirozeném jazyce, které nástroj automaticky převádí do analytických operací (např. filtrace, porovnání, trendy). Oproti nástroji Julius.ai dokáže na základě dat generovat reporty a prezentace. Nástroj chrání uživatelská data v souladu s GDPR a ISO 27001.

  • Přístup: Nutná registrace
  • Zpoplatnění: Freemium
  • Používaný LLM: Neuveden
  • Znalostní databáze: Uživatelem nahrané dokumenty (.xls, .csv, .tsv, .sql)
  • Klíčové funkce: Čištění a analýza dat, tvorba reportu či prezentace na základě dat, ukládání promptů
  • Limitace: okročilé funkce jsou zpoplatněny (denní a měsíční kvóty), otázka bezpečnosti dat

Máte doporučení na další nástroje? Napište nám e-mail.

 

 

 

Vybrané knihy dostupné v NTK

Univerzitní průvodci

  • Tilburg.ai– portál spravovaný Univerzitou v Tilburgu. Nabízí přehled doporučených nástrojů a velké množství návodů, jak užívat umělou inteligenci pro akademickou práci. Dále obsahuje příklady použití AI ve výzkumu i výuce a doporučení k etickému a efektivnímu využívání generativní AI.
  • Umělá inteligence UPOL– portál Univerzity Palackého v Olomouci poskytuje ucelený přehled umělé inteligence, jejího využití ve vzdělávání a výzkumu, etických doporučení a možných rizik.
  • Gen AI Guidebook– rozcestník University of Geneva obsahuje podrobné informace o generativní AI, její etická a bezpečnostní rizika, zásady zodpovědného používání a příručky k tvorbě účinných promptů.
  • Reaktor AI– portál Univerzity Jana Evangelisty Purkyně v Ústí nad Labem s přehledem novinek, návodů a trendů v oblasti AI.
  • AI CUNI– rozcestník Univerzity Karlovy nabízející aktuální informace o AI, seznam školení, webinářů a vzdělávacích aktivit.

Blogy a videonávody

  • One Useful Thing (Ethan Mollick)– blog s komentáři o pokroku a limitech umělé inteligence.
  • The Effortless Academic (Ilya Shabanov)– blog se zaměřením na vyhledávání a zpracování literatury pomocí AI nástrojů.
  • Andy Stapleton– YouTube kanál mapující nové AI nástroje pro akademickou práci.

Online kurzy

  • Become a prompt engineer– série článků o efektivním promptování a různých promptovacích technikách.
  • Learn Prompting– komplexní průvodce promptováním od základních až po pokročilé techniky. Dále nabízí úvod do generativní AI a její možné využití.
  • Ethics of AI– kurz zaměřující se na etiku spojenou s vývojem a využíváním AI.
  • Elements of AI – vstupní kurz poskytující základní informace o AI, její využitelnosti v praxi a společenských dopadech. Kurz je dostupný v mnoha jazycích včetně češtiny.

Máte doporučení na další vzdělávací materiály? Napište nám e-mail.

 

 

 

Spravuje

Adam Urban

Adam Urban

Obory

Počítačová grafika, Systematický přehled literatury, Vyhledávání s AI nástroji

Rychlé odkazy

Editor: Adam Urban Poslední změna: 12.9. 2025 11:09