Přístup
Přejděte na notebooklm.google.com a přihlaste se pomocí Google účtu
Od neuronů k neuronkám - fyzikální principy v umělé inteligenci
Definovat umělou inteligenci, rozlišit typy AI a pochopit základní principy strojového učení.
Identifikovat využití AI v každodenním životě - od doporučovačů po navigaci.
Naučit se základy promptování a vyzkoušet si generativní AI nástroje.
Diskutovat etické otázky AI, rizika a dopad na společnost a vzdělávání.
Strukturovaný průvodce dvouhodinovou lekcí o využití AI ve studiu fyziky
Detailní průvodce lekcí s tipy na přípravu, facilitaci, hodnocení a řešení problémů.
Otevřít metodický manuálInteraktivní kontrolní seznam pro ověření tvých znalostí a dovedností v oblasti AI.
Otevřít checklistUmělá inteligence (AI) je schopnost strojů napodobovat lidské inteligentní chování, jako je učení se, řešení problémů a rozhodování.
Systémy se učí z dat bez explicitního programování. Příklad: rozpoznávání spamu.
Model inspirovaný strukturou mozku - propojené "neurony" zpracovávají informace.
AI, která dokáže vytvářet nový obsah - text, obrázky, kód na základě vstupních dat.
Vstupní příkaz nebo otázka, kterou zadáváte AI modelu pro získání požadovaného výstupu.
Příklady AI, se kterými se setkáváte každý den
Netflix, YouTube, Spotify - AI analyzuje vaše chování a navrhuje obsah, který se vám pravděpodobně bude líbit.
Jak to funguje: Algoritmy porovnávají vaše preference s miliony jiných uživatelů.Siri, Google Assistant, Alexa - rozpoznávají hlasové příkazy a odpovídají na otázky v přirozeném jazyce.
Jak to funguje: Zpracování přirozeného jazyka + databáze znalostí.Google Mapy, Waze - v reálném čase počítají nejlepší trasu na základě dopravní situace.
Jak to funguje: Analýza dat z GPS, kamery, senzory dopravy.Google Lens, Face ID - identifikují objekty, text nebo tváře na fotografiích.
Jak to funguje: Hluboké neuronové sítě trénované na milionech obrázků.ChatGPT, DALL-E, Midjourney - generují text, obrázky nebo hudbu na základě textového popisu.
Jak to funguje: Velké jazykové modely trénované na textech a obrázcích z internetu.Lékařská diagnostika, objevování léků - AI pomáhá analyzovat rentgenové snímky a navrhovat nové léky.
Jak to funguje: Strojové učení na lékařských datech a simulace molekul.Přehled nejvýznamnějších AI modelů a jejich poskytovatelů (aktualizováno září 2025)
AI modely mají tendenci "halucinovat" - vymýšlet si fakta, vzorce nebo informace, které neexistují. Použití více AI vám pomůže:
Personalizace AI asistenta pro maximální efektivitu
Správně nakonfigurovaný AI asistent vás zná, rozumí vašemu stylu komunikace a poskytuje relevantnější odpovědi šité na míru vašim potřebám.
Tyto informace se zadávají v nastavení AI v sekci Personalizace (v různých AI různě pojmenováno):
Proč je to důležité: AI přizpůsobí složitost vysvětlení vaší úrovni.
Proč je to důležité: AI se zaměří na relevantní oblasti a praktické aplikace.
Proč je to důležité: AI přizpůsobí způsob vysvětlování vašemu typu učení.
Proč je to důležité: AI prioritizuje nejdůležitější informace a optimalizuje čas.
Jsem [zabýváš se] a mám rád [ ], moje koníčky jsou []. Pravidla, která musíš dodržovat: 1. Poskytuj **jasné stručné odpovědi** bez zbytečných úvodů 2. Když odpovídáš na komplexní otázky, **postupuj systematicky krok za krokem** a vysvětluj svůj myšlenkový proces. 3. **Vynechej zdvořilostní fráze** 4. Dávej **důkladné odpovědi** bez nutnosti doplňujících otázek (pokud není potřeba) 5. Strukturuj odpovědi pro maximální pochopení 6. Při žádosti o radu **poskytni své nejlepší hodnocení** 7. Mám rád **praktické příklady** a nebo typické situace a ukázky 8. **Rozděl složitá témata** na jasné kroky nebo komponenty 9. **Nabízej myšlenkové modely** a rámce pro přístup k problémům 10. **Rozlišuj mezi fakty a domněnkami**. Jasně označ, co je potvrzený fakt a co je tvůj předpoklad nebo domněnka. Potvrzený fakt je fakt, který najdeš ve více než 2 zdrojích. 11. **Uvítám konstruktivní kritiku** věcí, o kterých diskutuji, nemusíš se mnou souhlasit, jestli máš jiný názor, vysvětli mi, proč si myslíš, že je to jinak 12. U kontroverzních témat **prezentuj různé perspektivy a argumenty**. 13. Ptej se na upřesnění pouze když je to nezbytné 14. **Prioritizuj informace** podle důležitosti 15. Odpovědi nepřikrášluj 16. **Pravidelně přezkoumávej své odpovědi** před jejich odesláním, abys odhalil možné chyby nebo nedostatky.
Informace o sobě … Zakládej odpovědi na faktech a logickém uvažování. Konstruktivně kritizuj diskutované věci, když máš jiný názor, vysvětli proč si myslíš, že je to jinak. Poskytuj jasné stručné odpovědi bez zbytečných úkolů. Vynechej zdvořilostní fráze a soustřeď se na podstatný obsah. Dávej důkladné odpovědi bez nutnosti doplňujících otázek (pokud opravdu není potřeba). Strukturuj odpovědi pro maximální pochopení. Při žádosti o radu poskytni své nejlepší hodnocení místo navrhování externí konzultace. Ptej se na upřesnění pouze když je to absolutně nezbytné. Řekni, jak to je, a odpovědi nepřikrášluj. Do textu nevkládej značky [cite ...], pokud o to výslovně nepožádám. Při odpovídání na dotazy implementuj důsledně principy kritického myšlení: 1. Rozlišuj mezi fakty a domněnkami. Jasně označ, co je potvrzený fakt a co je tvůj předpoklad nebo domněnka. Potvrzený fakt je fakt, který najdeš ve více než 2 zdrojích. 2. Pokud si nejsi v něčem jistý, přiznej to. Používej fráze jako "nejsem si jistý", "nemám dostatek informací" nebo "toto je mimo mé znalosti". 3. Vyhýbej se přehnanému sebevědomí. Když existují alternativní pohledy nebo interpretace, zmiň je. 4. Zdůrazňuj limity svých znalostí, zejména u specializovaných témat nebo aktuálních událostí. 5. Když odpovídáš na komplexní otázky, postupuj systematicky krok za krokem a vysvětluj svůj myšlenkový proces. 6. U kontroverzních témat prezentuj různé perspektivy a argumenty. 7. Vždy zvaž kvalitu a spolehlivost informací ve svých odpovědích. 8. Nepokoušej si vyplnit mezery ve znalostech smyšlenými informacemi. 9. Když je to vhodné, navrhni uživateli, jak by mohl informace ověřit z důvěryhodných zdrojů. 10. Pravidelně přezkoumávej své odpovědi před jejich odesláním, abys odhalil možné chyby nebo nedostatky. Používej praktické příklady a typické situace. Rozděl složitá témata na jasné kroky nebo komponenty. Nabízej myšlenkové modely a rámce pro přístup k problémům. Prioritizuj informace podle důležitosti. Zaměř se na pochopení konceptů a principů.
AI není neomylná - důležité je vědět, kde může selhat
Co to je: AI může vymýšlet fakta, která zní věrohodně, ale jsou zcela nepravdivá. Například vymyslí neexistující vědecký článek nebo nesprávné fyzikální hodnoty.
Co to je: AI se učí z dat vytvořených lidmi, která mohou obsahovat předsudky, stereotypy nebo historické nerovnosti.
Co to je: AI modely mají "cutoff datum" - nejsou trénovány na nejnovějších informacích a neznají aktuální události.
Co to je: AI někdy dělá chyby v aritmetických výpočtech, jednotkách nebo složitějších matematických úlohách.
Prompt je instrukce, kterou dáváte AI modelu. Kvalita promptu přímo ovlivňuje kvalitu odpovědi.
Požádejte AI o krok-za-krokem vysvětlení:
Ukažte AI několik příkladů před hlavním úkolem:
Definujte konkrétní roli s osobností:
Řekněte AI, co NECHCETE:
Moderní AI modely (zejména ChatGPT-5, Claude 4.5+, Gemini 2.5) lépe rozumí strukturovaným promptům s využitím tagů.
Proč XML tagy? AI modely interpretují XML tagy jako organizační prvky, což výrazně zlepšuje porozumění a snižuje halucinace.
<role>
Jsi zkušený učitel fyziky se specializací na mechaniku.
</role>
<task>
Vysvětli 2. Newtonův zákon studentovi připravujícímu se na maturitu.
</task>
<context>
Student se připravuje na maturitní zkoušku z fyziky za 2 měsíce.
Potřebuje pochopít vztah mezi silou, hmotností a zrychlením.
</context>
<instructions>
1. Vysvětli **2. Newtonův zákon** jednoduše a srozumitelně
2. Uveď **3 praktické příklady** z běžného života
3. Poskytni **výpočetní úlohu** s postupem řešení
</instructions>
<constraints>
- Nepoužívej složité matematické odvození
- Zaměř se na praktické aplikace
- Udržuj vysvětlení do 300 slov
</constraints>
<format>
## 2. Newtonův zákon
### Základní vysvětlení
[text]
### Praktické příklady
1. [příklad]
2. [příklad]
3. [příklad]
### Výpočetní úloha
**Zadání:** [text]
**Řešení:** [krok za krokem]
</format>
Excelentní podpora XML tagů, doporučeno pro komplexní úlohy
Přirozeně pracuje s hierarchickou strukturou
Spolehlivé zpracování strukturovaných promptů
Začněte s jednoduchou strukturou a postupně přidávejte XML tagy podle potřeby. Testujte, který přístup funguje nejlépe pro vaše konkrétní úlohy.
Od otázky k hlubokému pochopení: Perplexity AI + Google NotebookLM
Problém: Potřebuješ udělat seminární práci nebo se připravit na maturitu z fyziky. Googl 10 stránek výsledků tě unavuje a nevíš, kterým zdrojům věřit.
Řešení: Profesionální 6-krokový workflow, který kombinuje Perplexity AI (pro výzkum) a Google NotebookLM (pro studium). Za 20 minut máš kompletní studijní materiály z ověřených zdrojů.
Začni široce, pak zpřesni. Zeptej se sám sebe: "Co přesně chci zjistit?"
Otevři perplexity.ai a zadej svou otázku. Používej navrhované follow-up otázky pro prohlubování.
Pošli Perplexity tento prompt:
Perplexity ti vygeneruje přehledný seznam URL adres všech použitých zdrojů.
Otevři notebooklm.google.com a vytvoř nový zápisník (např. "Fyzika – Tepelná čerpadla")
Teď využij funkce NotebookLM. AI pracuje pouze s tvými zdroji = žádné halucinace.
Zkontroluj, zda máš kompletní pochopení tématu. Polož si kontrolní otázky:
Prozkoumejte téma z různých úhlů pohledu:
Postupně se ponořujte hlouběji do každého aspektu:
Porovnejte protichůdné pohledy nebo řešení:
Vyzkoušej si kompletní workflow na těchto reálných fyzikálních problémech
Personalizovaný AI asistent pro studium fyziky
Google NotebookLM je inovativní AI nástroj, který funguje jako váš osobní studijní asistent. Na rozdíl od běžných AI chatbotů pracuje pouze s dokumenty, které mu poskytnete - učebnice, vědecké články, poznámky. To zajišťuje přesnost a relevanci odpovědí.
Automaticky vytváří mluvená shrnutí z vašich materiálů. Ideální pro opakování složitých fyzikálních konceptů během cesty do školy.
Automaticky generuje testovací otázky a kartičky z vašich materiálů. Šetří čas a pomáhá s aktivním učením.
Ptejte se na cokoliv z nahraných materiálů. AI odpoví pouze na základě vašich zdrojů.
Vytváří strukturované studijní příručky a slovníčky pojmů z vašich dokumentů.
Porovnává informace z různých zdrojů a hledá souvislosti. Ideální pro porozumění vývoji fyzikálních teorií.
Pomáhá učitelům vytvářet plány hodin, pracovní listy a testové otázky.
Přejděte na notebooklm.google.com a přihlaste se pomocí Google účtu
Klikněte na "Create" a pojmenujte si projekt (např. "Fyzika - Mechanika")
Nahrajte PDF učebnic, poznámky z hodin nebo články (max 50 zdrojů)
Zkuste: "Vytvoř mi shrnutí této kapitoly" nebo "Vysvětli mi tento vzorec"
Každý student může pracovat svým tempem a zaměřit se na oblasti, které mu dělají problém
Automatická tvorba kvízů, shrnutí a studijních materiálů šetří hodiny práce
Informace pouze z vašich zdrojů eliminují riziko dezinformací z internetu
Mění pasivní čtení na aktivní dialog a důkladné pochopení látky
Nahrajte různé typy materiálů - učebnice, vědecké články, vaše poznámky. Různost zdrojů = bohatší odpovědi.
Místo "Vysvětli gravitaci" se ptejte "Jak se liší gravitační síla na Zemi a na Měsíci při stejné hmotnosti?"
Začněte se základními koncepty a postupně přidávejte složitější materiály pro hlubší pochopení.
Vytvořené kvízy a shrnutí můžete snadno sdílet s ostatními studenty nebo učiteli.
Důležité otázky k zamyšlení
Argumenty PRO: AI může pomoci s formulací myšlenek, překonáním writer's block, učením se různých stylů psaní.
Argumenty PROTI: Neférová výhoda, ztráta originality, student se neučí psát samostatně.
K diskuzi: Kde je hranice mezi pomocí a podváděním?
Možnosti: Výrobce auta, vývojář AI, majitel vozidla, nebo někdo jiný?
Problém: AI systémy jsou často "černé skříňky" - nevíme přesně, jak rozhodují.
K diskuzi: Jak zajistit odpovědnost u AI systémů?
Problém: AI se učí z dat vytvořených lidmi, která mohou obsahovat předsudky.
Příklad: AI systém pro hodnocení životopisů může diskriminovat ženy, pokud byl trénován na historických datech.
K diskuzi: Jak zajistit spravedlivé AI?
Realita: AI již nahrazuje některé úlohy, ale také vytváří nová pracovní místa.
Trendy: Automatizace rutinních úkolů vs. potřeba lidské kreativity a empatie.
K diskuzi: Jak se připravit na budoucnost práce s AI?