1. Algoritemska konkurenca in pravna (ne)preglednost: kakšen domet ima trenutna pravna ureditev EU?Andreja Primec, 2025, independent scientific component part or a chapter in a monograph Abstract: Naraščajoča uporaba umetne inteligence na digitalnih trgih uvaja nove razsežnosti v konkurenčna razmerja in odpira vprašanja glede zmožnosti obstoječega pravnega okvira, da se ustrezno odzove na te izzive. Čeprav lahko algoritmi povečajo učinkovitost in predvidljivost na trgu, hkrati omogočajo tudi tiho usklajevanje, algoritmično koordinacijo in potencialne zlorabe prevladujočega položaja – pogosto brez neposredne človeške namere ali klasičnih dokazov o protipravnem dogovarjanju. Prispevek obravnava vprašanje, ali trenutna pravila EU na področju konkurenčnega prava – zlasti 101. in 102. člen PDEU – ter novi zakonodajni instrumenti EU o umetni inteligenci vsebujejo zadostne rešitve za pojave algoritemske konkurence. Na podlagi doktrinarnih stališč in z uporabo klasičnih metod raziskovanja v pravu, zlasti teleološke in endogene primerjalne metode, so ovrednoteni obstoječi pravni instituti in izpostavljena področja, kjer so potrebne dodatne pravne rešitve ali inovativnejši razlagalni pristopi v praksi.
Keywords: umetna inteligenca, algoritmi, tiho dogovarjanje, usklajeno ravnanje, varstvo konkurence, 101. člen PDEU, Akt o umetni inteligenci, Direktiva o odgovornosti za proizvod
Published in DKUM: 18.12.2025; Views: 0; Downloads: 1
 Full text (502,10 KB)
This document has many files! More... |
2. Razvoj preproste večigralske bojne arene in umetne inteligence za pametne nasprotnike : diplomsko deloNino Franci, 2025, undergraduate thesis Abstract: V diplomskem delu sta predstavljena zasnova in razvoj preproste večigralske bojne arene z vgrajeno umetno inteligenco za nadzor nasprotnikov. Igra, razvita v igralnem pogonu Unity, vključuje agente, ki uporabljajo vedenjska drevesa, razvita z uporabo evolucijskih algoritmov. Sistem omogoča zavzemanje planetov, zbiranje virov in medsebojne boje. Rezultati testiranja so pokazali, da agenti uspešno razvijejo kompleksne taktike in učinkovito sodelujejo v različnih simulacijskih scenarijih. Delo predstavlja osnovo za nadaljnje raziskave umetne inteligence v simulacijskih okoljih in možnosti za nadaljnji razvoj in razširitev igre.
Keywords: Unity, umetna inteligenca, vedenjska drevesa, evolucijski algoritmi
Published in DKUM: 15.10.2025; Views: 0; Downloads: 10
Full text (1,98 MB) |
3. Problematika diskriminacije v zvezi z uporabo umetne inteligence pri zaposlovanjuLisa Elisabeth Strouken, Aljoša Polajžar, 2025, published scientific conference contribution Abstract: Prispevek obravnava problematiko diskriminacije v zvezi z uporabo umetne inteligence (UI) pri zaposlovanju. Pri tem se pri pregledu problematike osredotoča tako na predstavitev stališč in konkretnih primerov, ki so dokumentirani v literaturi, kakor tudi na oris osnovnega relevantnega pravnega okvira po pravu EU. Pregled literature pokaže, da s pomočjo UI delodajalci, med drugim, iščejo ustrezne kandidate, izvajajo celoten postopek izbire kandidata itd. Pri tem v praksi prihaja do nevarnosti (tveganja) diskriminatorne obravnave kandidatov. Tudi uporaba UI namreč ne pomeni (popolne) izključitve (diskriminatornih) subjektivnih vplivov pri izbiri kandidatov. Uporaba UI lahko slednje zgolj še dodatno (sistemsko) utrdi. Problematiko otežuje dejstvo, da se lahko delodajalci zanašajo na te sisteme, ne da bi spremljali vzorce odločanja svojih algoritmov, zaradi česar je težje prepoznati ali preprečiti diskriminacijo. Na podlagi napravljenega pregleda so v zaključku članka strnjene nekatere obstoječe konkretne prakse ter pravne rešitve za naslovitev predmetne problematike.
Keywords: zaposlovanje, umetna inteligenca, algoritmi, diskriminacija, delovna razmerja
Published in DKUM: 02.10.2025; Views: 0; Downloads: 13
Full text (413,13 KB)
This document has many files! More... |
4. Uporaba evolucijskega računanja za zmanjšanje zaznave napak pri stresanju rastrskih slik : diplomsko deloBlaž Vidovič, 2025, undergraduate thesis Abstract: Diplomsko delo obravnava stresanje rastrskih slik in njegovo optimizacijo. Z namenom zmanjšanja zaznave napake smo matriko algoritma za stresanje Jarvis, Judice in Ninke prilagodili s pomočjo diferencialne evolucije. Skozi optimizacijo smo spreminjali uteži v matriki tako, da smo se poskušali s stresano sliko čim bolj približati originalni sliki. Za merjenje podobnosti med dvema slikama smo uporabili metriki PSNR in SSIM. Z večkratnim zagonom optimizacije smo analizirali vpliv različnih parametrov diferencialne evolucije na kakovost končnega rezultata. Ugotovili smo, da izboljšan SSIM ne pomeni nujno boljše ujemanje stresane slike z originalno sliko.
Keywords: rastrska slika, stresanje, Jarvis Judice in Ninke, optimizacija, evolucijski algoritmi, diferencialna evolucija
Published in DKUM: 23.09.2025; Views: 0; Downloads: 21
Full text (3,60 MB) |
5. Priložnosti in izzivi uporabe umetne inteligence v medijskem okoljuJan Hauptman, 2025, master's thesis Abstract: Magistrsko delo raziskuje vpliv umetne inteligence na medijsko industrijo, pri čemer izpostavlja njene priložnosti in izzive. Teoretični del obravnava ključne koncepte, kot so strojno učenje, obdelava naravnega jezika in generativna umetna inteligenca, ter predstavi možnosti avtomatizacije, personalizacije in analitike. Empirični del temelji na intervjujih z novinarji in uredniki iz različnih tipov medijev. Rezultati kažejo, da umetna inteligenca že podpira rutinske naloge, a hkrati odpira vprašanja glede etike, transparentnosti in profesionalnosti. Delo ponuja vpogled v tehnološko transformacijo novinarstva in prispeva k razumevanju vloge umetne inteligence v prihodnjem razvoju medijev.
Keywords: umetna inteligenca, mediji, avtomatizirano novinarstvo, algoritmi, digitalna transformacija medijev
Published in DKUM: 10.07.2025; Views: 0; Downloads: 86
Full text (1,94 MB) |
6. Rudarjenje asociativnih pravil z evolucijskimi algoritmi : magistrsko deloKatja Božič, 2025, master's thesis Abstract: V magistrskem delu smo raziskali uporabo evolucijskih algoritmov za rudarjenje asociativnih pravil pri analizi genetskih podatkov na področju bioinformatike. Evolucijske algoritme smo uporabili za odkrivanje znanja iz podatkov, kjer nam asociacijska pravila prikažejo skrite povezave med atributi v podatkovni množici. S pomočjo evolucijskih algoritmov za rudarjenje asociativnih pravil smo na genetskih podatkih zdravih tkiv in tkiv z miomi maternice naredili analizo, s katero smo odkrili neznane povezave med geni. Ugotovili smo, da lahko evolucijske algoritme za rudarjenje asociativnih pravil uporabimo za odkrivanje genetskih vzorcev. Pridobljene podatke bi lahko uporabili za razumevanje molekularnih mehanizmov bolezni, kar bi prispevalo k napredku v diagnostiki in zdravljenju bolezni.
Keywords: bioinformatika, evolucijski algoritmi, geni, miomi maternice, rudarjenje asociativnih pravil
Published in DKUM: 08.05.2025; Views: 0; Downloads: 43
Full text (1,74 MB) |
7. Uporaba paralelnih evolucijskih algoritmov za reševanje več-kriterijskih optimizacijskih problemov : magistrsko deloAleš Gartner, 2024, master's thesis Abstract: V sklopu magistrskega dela predstavimo in implementiramo nov paralelni evolucijski algoritem z otoškim paralelnim modelom I-DEMO, ki algoritem diferencialne evolucije za več-kriterijsko optimizacijo (angl. Differential Evolution Multiobjective Optimization, krajše DEMO) razširi s koncepti paralelnih več-kriterijskih evolucijskih algoritmov. Učinkovitost algoritma I-DEMO nato primerjamo z originalnim algoritmom DEMO na testnih več-kriterijskih problemih. S statistično analizo dobljenih rezultatov smo pokazali, da je algoritem I-DEMO boljši od algoritma DEMO, če oba uporabljata selekcijsko strategijo, ki temelji na indikatorjih kakovosti. Z dodatnimi testi in analizo njihovih rezultatov smo pokazali tudi, da različica algoritma I-DEMO, ki uporablja selekcijsko strategijo, ki temelji na indikatorjih kakovosti, dosega boljše rezultate kot ostale selekcijske strategije, in da večje število otokov v splošnem poslabša učinkovitost algoritma.
Keywords: več-kriterijska optimizacija, evolucijsko računanje, paralelni evolucijski algoritmi, diferencialna evolucija
Published in DKUM: 06.02.2025; Views: 0; Downloads: 25
Full text (1,73 MB) |
8. |
9. Uporaba optimizacijskih algoritmov za samodejno nastavitev PID parametrov v PLK : magistrsko deloAljaž Grm, 2024, master's thesis Abstract: V magistrskem delu je opisanih nekaj optimizacijskih algoritmov, namenjenih iskanju optimalnih PID-parametrov glede na zahteve odprtozančnega odziva sistema 2. reda. Podrobneje je opisan optimizacijski algoritem diferencialne evolucije, ki je bil s pomočjo orodij Matlab preveden v obliko, primerno za izvedbo v PLK (SCL-funkcija). Zaradi matematične omejenosti je bilo treba v TIA-portalu ustvariti več lastnih funkcijskih blokov in funkcij, kot na primer generator naključnih števil, meritve stopničnega odziva itd. Delovanje funkcijskega bloka diferencialne evolucije smo testirali najprej v simulatorju, nato še na realnem procesu regulacije pretoka zraka.
Keywords: regulacija, PID, optimizacijski algoritmi, diferencialna evolucija, PLK
Published in DKUM: 15.01.2025; Views: 0; Downloads: 39
Full text (3,70 MB) |
10. Analiza algoritmov stiskanja na primeru tekstovnih datotek v različnih jezikihKlemen Arzenšek, 2024, master's thesis Abstract: Magistrsko delo obravnava različne algoritme stiskanja tekstovnih datotek in analizira, ali jezik, v katerem je zapisana vhodna datoteka, vpliva na uspešnost stiskanja z izbranimi algoritmi. Preučeni in predstavljeni bodo izbrani algoritmi stiskanja, ugotovljene prednosti uporabe izbranih algoritmov stiskanja tekstovnih datotek, določene entropije analiziranih jezikov na ravni znakov, izvedeni praktični testi izbranih algoritmov stiskanja tekstovnih datotek s testnimi vzorci različnih jezikov, analizirano in ugotovljeno, ali jezik v izbranih testnih vzorcih vpliva na uspešnost posameznih algoritmov stiskanja tekstovnih datotek. Delo bo iskalo povezave med entropijo jezika in uspešnostjo stiskanja. Na koncu bo na primeru Huffmanovega algoritma, ki kodira posamezne znake, preverjeno, ali kodiranje daljših nizov izboljša učinkovitost kodiranja.
Keywords: naravni jezik, entropija jezika, algoritmi stiskanja, algoritem LZW, tekstovne datoteke
Published in DKUM: 23.12.2024; Views: 0; Downloads: 32
Full text (2,04 MB) |
