1. Primerjava generativnih modelov umetne inteligence za generiranje programske kode : magistrsko deloJan Ključevšek, 2025, master's thesis Abstract: Cilj magistrskega dela je bil primerjalno oceniti kakovost programske kode, ki jo generirajo modeli umetne inteligence ChatGPT (4o, o1), Gemini (Flash, Pro) in Microsoft Copilot. Na področju generativne umetne inteligence in kakovosti programske opreme smo z uporabo kvantitativnih metrik in orodij analizirali kodo, generirano za različno zahtevne naloge. Rezultati kažejo, da vsi modeli ustvarjajo sintaktično pravilno kodo, a se razlikujejo predvsem v funkcionalni pravilnosti, kompleksnosti in berljivosti. Plačljivi modeli so bili pravilnejši, a kompleksnejši; brezplačni (Copilot, Gemini Flash) pa enostavnejši in berljivejši. Priporočamo izbiro modela glede na prioritete projekta.
Keywords: generativna umetna inteligenca, generiranje programske kode, kakovost programske kode, metrike kakovosti kode
Published in DKUM: 06.06.2025; Views: 0; Downloads: 5
 Full text (1,94 MB)
This document has many files! More... |
2. Visokonatančen elektronski sistem generiranja in stabilizacije referenčnega signala : magistrsko deloJani Preskar, 2024, master's thesis Abstract: Namen te naloge je razvoj in testiranje sistema za generiranje in stabilizacijo 10 MHz referenčnega signala, ki je ključnega pomena za natančno delovanje komunikacijskih sistemov. Uporabljene metode vključujejo napetostno krmiljen kristalni oscilator, modul globalnega pozicijskega sistema za sinhronizacijo ter algoritme za merjenje in prilagajanje frekvence. Rezultati kažejo, da naš modul omogoča bolj natančne meritve in boljšo stabilnost frekvence v primerjavi s prejšnjim sistemom. Med testiranjem smo odkrili nekaj programskih hroščev, ki smo jih odpravili. V prihodnosti bi lahko uporaba umetne inteligence dodatno izboljšala naš algoritem.
Keywords: referenčni signal, stabilizacija frekvence, generiranje signala, kristalni oscilator, merjenje frekvence
Published in DKUM: 06.02.2025; Views: 0; Downloads: 0 |
3. Avtomatizacija procesa: aplikacija za izdelavo laserskih dokumentov za električne števceMark Kern, 2024, undergraduate thesis Abstract: Problemi, ki smo jih želeli rešiti v podjetju, so avtomatsko dodeljevanje kod za maske, omogočanje generiranja mask s kupcem in prodajnikom na terenu in omogočanje določenim kupcem, da si sami naredijo masko brez pomoči tehnične prodaje. S tem smo razbremenili in sčasoma bomo zamenjali osebje, ki zdaj dela ročno maske in zmanjšali možnosti napake.
Rezultat je spletna aplikacija, s katero bodo lahko prodajniki, tehnična prodaja in kupci generirali maske, zaradi česar je proces veliko hitrejši in možnost za napake manjša. Najučinkovitejši je sistematični pristop k reševanju tega problema, s pomočjo orodja Power Apps smo lahko naredili zelo modularno aplikacijo, ki jo bomo lahko nadgrajevali in povezovali z našimi drugimi sistemi. Pomembno je bilo, da smo najprej raziskali najboljšo metodo, s pomočjo katere smo ta problem rešili. Rešitev je morala biti zelo modularna ter podprta z že obstoječimi procesi in orodji. Raziskati smo morali, kako obširen je problem, da smo našli ustrezno rešitev, saj je bilo treba preveriti, ali se bo sama aplikacija nadgrajevala na določeno periodo ali jo bomo po razvoju zaključili z nadgradnjo. Glede programske rešitve smo se odločili, da bomo uporabili Power Apps, ki izpolnjuje vse zahteve in se najbolje integrira v naš sistem. Ko smo pridobili vse potrebne podatke, smo začeli razvijati aplikacijo. Med samim razvojem smo izvajali teste in nadgradnje. S kupci smo preverjali in interno testirali procese, dokler aplikacija ni bila dokončno zaključena.
Keywords: avtomatizacija procesov, generiranje mask, modularna aplikacija, Power Apps, električni števci
Published in DKUM: 15.11.2024; Views: 0; Downloads: 20
Full text (1,36 MB) |
4. Umetna inteligenca v oglaševanjuNika Antolinc, 2024, undergraduate thesis Abstract: Umetna inteligenca (UI) postaja ključno orodje v sodobnem oglaševanju, saj omogoča podjetjem, da na bolj učinkovit način ciljajo na svoje občinstvo, prilagajajo oglase posameznim uporabnikom ter optimizirajo celotne oglaševalske kampanje. S pomočjo naprednih tehnologij, kot so strojno učenje, obdelava naravnega jezika in generativni modeli, podjetja lažje razumejo in se odzivajo na hitro spreminjajoče se potrebe potrošnikov. Tako se lahko hitreje in bolj prilagojeno odzivajo na izzive digitalnega okolja, kar povečuje njihovo konkurenčnost.
Diplomska naloga raziskuje, kako umetna inteligenca spreminja in nadgrajuje oglaševalske prakse. Poudarek je na tem, kako UI omogoča podjetjem, da dosežejo višjo stopnjo angažiranosti potrošnikov in izboljšajo učinkovitost svojih oglaševalskih strategij. Poleg tega naloga obravnava tudi izzive, povezane z uporabo umetne inteligence, kot so varnost podatkov in pristranskost algoritmov. Ti izzivi lahko pomembno vplivajo na zanesljivost, etičnost in splošno uspešnost oglaševalskih praks, zato je razumevanje teh vidikov ključno za uspešno implementacijo UI v oglaševanje.
Naloga tako ponuja celovit vpogled v potenciale umetne inteligence za preoblikovanje sodobnega oglaševanja, hkrati pa opozarja na pomembne omejitve in etične izzive, ki jih je treba upoštevati pri njeni uporabi.
Keywords: umetna inteligenca, oglaševanje, personalizacija, analiza, generiranje, optimizacija
Published in DKUM: 21.10.2024; Views: 0; Downloads: 76
Full text (985,28 KB) |
5. Simulacija in vizualizacija ekosistema z uporabo genetskega algoritma in naključnega generiranja podatkovŽan Mišič, 2024, undergraduate thesis Abstract: V diplomski nalogi smo raziskali uporabo genetskega algoritma v kombinaciji z naključnim generiranjem podatkov v razvoju simulacijskega programa. V prvem delu so razloženi pojmi, kot so računska inteligenca, genetski algoritem, naključno generiranje podatkov in šum. V drugem delu so predstavljena orodja, uporabljena pri izdelavi programa. Na koncu, v tretjem delu, je razložena sama izdelava simulacijskega programa. Ustvarjen program lahko ustvari naključno generirano simulacijsko okolje na podlagi vnesenih parametrov, nastavljenih v glavnem meniju. V programu smo uspešno implementirali genetski algoritem in na koncu izpisali vse potrebne podatke za pregled simulacije.
Keywords: naključno generiranje podatkov, genetski algoritem, računska inteligenca, Godot
Published in DKUM: 19.09.2024; Views: 0; Downloads: 17
Full text (1,98 MB) |
6. Računalniško generiranje animacij rokopisaAlan Hablak, 2023, master's thesis Abstract: To magistrsko delo je namenjeno implementaciji generatorja računalniških animacij
rokopisa. Vsebuje opis podobnih obstoječih programov, kratek opis uporabljenih orodij,
predvsem pa natančen opis spopadanja z različnimi izzivi med implementacijo. Unikatna
lastnost našega generatorja rokopisa je to, da podpira uvoz lastnega rokopisa, ki ga
pomožni program pridobi iz uporabnikovih videoposnetkov. Poleg generatorja rokopisa
smo v tem delu ustvarili tudi omenjeno pomožno orodje za pridobivanje samega rokopisa
iz uporabnikovih videoposnetkov. To smo naredili s pomočjo računanja delte med dvema
sosednjima sličicama v videoposnetku, kar pa nam je z dokaj veliko natančnostjo
omogočalo pridobivanje le vsebine, ki nas na videoposnetku zanima (animacijo
rokopisa).
Keywords: Generiranje, animacija, predvajanje, posnetek, rokopis
Published in DKUM: 08.08.2024; Views: 115; Downloads: 41
Full text (2,81 MB) |
7. Generiranje 3D svetov s proceduralnimi algoritmiJan Krivec Cvetkovič, 2024, undergraduate thesis Abstract: V diplomskem delu raziskujemo različne metode za generiranje 3D-svetov. Na začetku se osredotočamo na pomembnost in zgodovino proceduralnega generiranja. Opišemo različne priljubljene algoritme in pristope v sklopu proceduralnega ustvarjanja svetov. Dodatno tudi podrobneje razložimo algoritme, uporabljene v svoji implementaciji. Zatem predstavimo svoj program za generiranje 3D-svetov, narejen v Unityju. Osredotočimo se na korake in pristope za generiranje biomov, višinskih zemljevidov, vasi in postavitev objektov na terenu. Ob koncu pridobljene rezultate analiziramo in predlagamo potencialne izboljšave za prihodnja dela.
Keywords: proceduralno generiranje, Perlinov šum, Voronojev diagram
Published in DKUM: 08.08.2024; Views: 233; Downloads: 44
Full text (2,61 MB) |
8. Metode za ustvarjanje sintetičnih podatkov športnih aktivnosti : magistrsko deloRok Kukovec, 2024, master's thesis Abstract: S pojavom vseprisotnih naprav vsak njihov uporabnik ustvarja podatke fizičnih aktivnosti, ne glede na to, ali se tega zaveda. Raziskovanje na področju športa, ki predstavlja družbo in kulturo, je oteženo, saj je dostop do teh podatkov omejen. Za namene strojnega učenja in umetne inteligence se je potreba po velikih količinah podatkov povečala na vseh področjih, kar vodi v generiranje sintetičnih podatkov. To so podatki, ki imajo korelacije, vzorce in statistične značilnosti resničnih podatkov, vendar so nastali s tehnikami vzorčenja ali simuliranja naravnega okolja. Z njimi razširimo izvorno učno množico za strojno učenje in se izognemo ogrožanju varnosti posameznikov. Smemo jih prosto objaviti, saj ne vsebujejo resničnih osebnih podatkov. Njihova struktura je določena, možnosti za napake je manj. Pomembno je, da nastale podatke kvalitetno ocenimo in se pred njihovo uporabo prepričamo, da so primerljivi resničnim. Kot rezultat eksperimentalnega dela je nastala programska knjižnica SportyDataGen, zmožna generiranja sintetičnih podatkov in njihovega ocenjevanja s statističnimi metrikami.
Keywords: DKW neenakost, generiranje podatkov, večrazsežni test KS, sintetični podatki, SportyDataGen, športne aktivnosti, zbirne metrike
Published in DKUM: 22.05.2024; Views: 152; Downloads: 47
Full text (28,85 MB) |
9. Igralni objekti: pregled po zvrsteh videoiger ter njihovo proceduralno generiranje : diplomsko deloNina Gorenjak, 2023, undergraduate thesis Abstract: V teoretičnem delu smo najprej predstavili pojme videoigra, igralni objekti in proceduralno generiranje, ki so med seboj tesno povezani. S proceduralnim generiranjem lahko ustvarjamo igralne objekte ali jih na različne načine spreminjamo, saj skupaj sestavljajo enega izmed pomembnih gradnikov videoigre. Opravili smo pregled posameznih zvrsti videoiger in nato še pregled igralnih objektov po teh zvrsteh. V praktičnem delu smo se osredotočili na igralne objekte, ki smo jih najpogosteje zasledili. Predstavili smo orodji Maya in Unity, ki smo ju uporabljali za izdelovanje 3D modela ter postopkov proceduralnega generiranja. Analizirali smo grafične značilnosti igralnih objektov. Predstavili smo postopek izdelave našega 3D modela, na podlagi katerega smo na koncu naredili nekaj primerov proceduralnega generiranja in jih tudi podrobno opisali.
Keywords: zvrsti videoiger, igralni objekti, 3D model, proceduralno generiranje
Published in DKUM: 21.09.2023; Views: 490; Downloads: 99
Full text (3,35 MB) |
10. Uporaba metod ustvarjalnega reševanja problemov pri povečanju prihodkov v računovodskem servisu xAjda Ring, 2023, undergraduate thesis Abstract: Namen diplomskega dela je s pomočjo metod ustvarjalnega reševanja rešiti problem, ki je povečanje prihodkov v računovodskem servisu X. V uvodnem delu smo opredelili in predstavili problem, v nadaljevanju pa smo teoretično predstavili izbrane metode ustvarjalnega reševanja problemov. Metode, katerim smo se posvetili so, tehnika W, miselni vzorec, viharjenje možganov, lista oznak, ter s pomočjo računalniškega programa Expert Choice izvedli metodo analitičnega hierarhičnega procesa. Opredelili smo se tudi na računovodski servis, storitve, ki jih lahko ponuja, ter analizirali prednosti in slabosti le tega. V empiričnem delu smo reševali problem s pomočjo izbranih metod ustvarjalnega reševanja problemov, na podlagi katerih smo prišli do ugotovitve, da je miselni vzorec ustreznejša metoda kot tehnika W pri definiranju problemov in priložnosti. Prav tako smo ugotovili, da viharjenje možganov privede do največ možnih generiranih idej. Strategije, ki smo jih primerjali med seboj so vključevale povečanje marketinške prisotnosti in promocijo storitev, uvedbo naprednih tehnoloških rešitev za optimizacijo računovodskih procesov, ter izboljšanje usposobljenosti zaposlenih in pridobivanje novega kadra. S pomočjo programa Expert Choice pa smo ugotovili, da je uvedba naprednih tehnoloških rešitev za optimizacijo računovodskih procesov, najustreznejša strateška rešitev za povečanje prihodkov v računovodskem servisu X.
Keywords: Metode ustvarjalnega reševanja problemov, generiranje idej, povečanje prihodkov, računovodski servis, Expert Choice.
Published in DKUM: 15.09.2023; Views: 600; Downloads: 167
Full text (1,75 MB) |
