Vibe Coding v audiovizuální praxi

Zapsat Zobrazit rozvrh

Kód Zakončení Kredity Rozsah Jazyk výuky Semestr
373MVC zápočet 2 20 hodiny SEMINÁŘŮ za celý semestr (45 minut), 35 až 45 hodin domácí příprava česky zimní

Garant předmětu

Jennifer Ann HELIA DE FELICE

Jméno vyučujícího (jména vyučujících)

Jennifer Ann HELIA DE FELICE

Katedra

Předmět zajišťuje Centrum audiovizuálních studií

Obsah

Modul se zabývá praktickým využitím velkých jazykových modelů, LLM, v audiovizuální a produkční praxi. Nezaměřuje se na generování obrazu a videa, ale na oblast, která bývá přehlížena a přitom je trvanlivější. Jde o schopnost formulovat problém přirozeným jazykem a nechat model vytvořit funkční kód, skript nebo malý nástroj. Tomuto postupu se říká vibe coding.

Východiskem je porozumění tomu, čím velký jazykový model je a čím není, jak vzniká jeho odpověď a kde jsou hranice jeho spolehlivosti při práci s kódem. Na tento základ navazuje praktická práce ve třech oblastech, a to automatizaci opakovaných úkolů, v tvorbě vlastních webových výstupů a v praxi, kde model slouží k propojení programů a dat, které spolu běžně nekomunikují. Důraz je kladen na srozumitelnost, přenositelnost dovedností a na zacházení s modely i s vlastními daty.

Blok 1 · Co je LLM a vibe coding. Student se dozví, co je velký jazykový model a jak vzniká jeho odpověď. Probíráme pojmy jako token, kontext a halucinace a jejich praktické důsledky pro práci s kódem. Ukážeme si, čím se liší jednotlivé modely a rozhraní, tedy webové rozhraní, vývojové prostředí a terminál, co je vibe coding a proč mění pozici netechnického tvůrce. Součástí je úvod do prostředí, ve kterém se pracuje, GitHubu a verzování, spolu s prvními řízenými úkoly a založením vlastního repozitáře. Vysvětlíme si nástroje jako Claude Code a Codex, práci s LLM skills, MCP servery a napojení vlastních dat a jak efektivně využívat kontext. Nakonec se dostaneme k lokálním modelům přes Ollama a k soukromí u citlivých projektů.

Blok 2 · Web, portfolio a hosting. Student se naučí skrze vibe coding stavět stránky, tedy postavit si portfolio nebo prezentaci projektu a zveřejnit je zdarma přes služby jako GitHub Pages nebo Vercel, případně na vlastní doméně. Ukážeme si napojení a vložení obsahu do Research Catalogue a tvorbu vlastních interaktivních prvků, jako je galerie, prohlížeč, srovnání nebo přehrávač. Cílem je vytvořit webové portfolio použitelné k prezentaci vlastních projektů.

Blok 3 · LLM v produkční praxi. Praktické zapojení modelu do reálné produkce. Student zpracovává produkční dokumenty, od shot sheetu přes soupisky a přehledy po export do Excelu a tabulek. Pracuje v terminálu nad reálnými daty s nástroji jako FFmpeg pro transkód, proxy a konverze, ImageMagick pro dávkové zpracování obrázků a yt-dlp pro archivaci referencí. Skriptuje programy, které dosud používal ručně, jako Blender, After Effects, Photoshop, DaVinci Resolve a Premiere. Zabýváme se delivery a napojením na produkční nástroje jako ftrack.

Výsledky učení

Po absolvování modulu student rozumí tomu, jak velký jazykový model pracuje a kde jsou hranice jeho spolehlivosti. Dokáže formulovat zadání a iterovat řešení v dialogu s modelem. Umí pracovat v terminálu s nástroji řízenými kódem, jako jsou FFmpeg, ImageMagick a yt-dlp, a psát vlastní skripty pro opakované úkoly. Postaví a zveřejní vlastní web, portfolio nebo prezentaci projektu a může jej vložit do Research Catalogue. Zapojí model do produkční praxe, od vytváření tabulek pro produkční záležitosti po skriptování programů, které dosud používal ručně. Dokáže rozlišit cloudové a lokální modely a uvážit rizika sdílení dat u citlivých projektů.

Předpoklady a další požadavky

Žádné programátorské znalosti nejsou potřeba. Studenti si na semináře nosí vlastní počítač. Vítaný je vlastní probíhající projekt, film, animace nebo výzkum, na kterém student postupy rovnou zkouší.

Literatura

Crawford, Kate. Atlas of AI: Power, Politics, and the Planetary Costs of Artificial Intelligence. New Haven: Yale University Press, 2021.

Montfort, Nick. Exploratory Programming for the Arts and Humanities. Cambridge, MA: MIT Press, 2016.

Srnicek, Nick. Silicon Empires: The Fight for the Future of AI. Cambridge: Polity, 2025.

Hodnoticí metody a kritéria

Hodnotí se aktivní účast na seminářích podle prezenční listiny a závěrečný praktický výstup. Tím je vlastní nástroj, skript nebo zveřejněná webová stránka vzniklá pomocí vibe codingu, doplněná o krátkou reflexi postupu, tedy co student chtěl, jak zadával, kde model selhával a jak to vyřešil. Praktický výstup se hodnotí podle užitečnosti pro vlastní tvorbu, nikoli podle technické složitosti.

Poznámka

Modul probíhá formou tří blokových seminářů u počítače. Výuka střídá krátký výklad a samostatnou praktickou práci na vlastních úkolech a projektech.

Životopis přednášejícího:

Martin Tomek je multidisciplinární umělec a VFX compositor, student magisterského programu na FAMU, Centru audiovizuálních studií. Profesionálně se věnuje kompozitingu a automatizaci ve VFX, mimo jiné pomocí Nuke a skriptování v Pythonu. Ve vlastní tvorbě propojuje experimentální film, glitch art, interaktivní a herní projekty a nástroje na pomezí umění a kódu.

Rozvrh na zimní semestr 2026/2027:

Datum Den Čas Vyučující Místo Poznámky Č. paralelky
30.10.2026 12:00–17:00 Učebna 2 (FAMU)
Lažanský palác		 Lektor: Martin TOMEK paralelka 1
13.11.2026 12:00–17:00 Učebna 1 (FAMU)
Lažanský palác		 Lektor: Martin TOMEK paralelka 1
20.11.2026 12:00–17:00 Učebna 2 (FAMU)
Lažanský palác		 Lektor: Martin TOMEK paralelka 1

Rozvrh na letní semestr 2026/2027:

Rozvrh zatím není připraven

Předmět je součástí následujících studijních plánů