| | SLO | ENG | Cookies and privacy

Bigger font | Smaller font

Search the digital library catalog Help

Query: search in
search in
search in
search in
* old and bologna study programme

Options:
  Reset


61 - 70 / 75
First pagePrevious page12345678Next pageLast page
61.
Naklonjenost umetni inteligenci med uporabniki knjigovodskih storitev
Mitja Pesek, 2017, undergraduate thesis

Abstract: Inovativnost je gonilo razvoja. Tako kot druga področja je bilo knjigovodstvo in računovodstvo po razvoju računalništva deležno korenitih sprememb. Knjigovodski procesi so v okviru tega razvoja postali digitalizirani, ročni vnosi knjigovodskih podatkov pa omejeni, dostop do podatkov je postal preprostejši. Sedaj pa nekateri strokovnjaki vidijo nov prelom na področju računalništva – v umetni inteligenci. Zato smo v diplomskem projektu obravnavali naklonjenost umetni inteligenci med uporabniki knjigovodskih storitev. Pri tem smo opredelili posamezne pojme, kot je umetna inteligenca, umetna inteligenca v knjigovodstvu, knjigovodstvo ter uporabniki knjigovodskih storitev. Želeli smo ugotoviti, katere napredne knjigovodske rešitve ponujajo razvijalci in ponudniki programskih rešitev na tem področju. Prav tako smo želeli ugotoviti, pri katerih knjigovodskih procesih lahko umetna inteligenca nadomesti knjigovodjo. V empiričnem delu smo s pomočjo ugotovitev iz virov in literature s krajšo raziskavo proučili razširjenost uporabe funkcionalnosti umetne inteligence med uporabniki knjigovodskih storitev in naklonjenost umetni inteligenci med njimi. Ugotovili smo, da je razširjena uporaba zgolj nekaterih funkcionalnosti inteligentne programske opreme, kateri pa so uporabniki knjigovodskih storitev v povprečju naklonjeni.
Keywords: umetna inteligenca, knjigovodstvo, uporabniki knjigovodskih storitev, programske rešitve.
Published: 01.12.2017; Views: 379; Downloads: 68
.pdf Full text (1,31 MB)

62.
AVTOMATIZACIJA ODLOČANJA: PRIHODNOST SODIŠČ?
Nina Marin, 2018, master's thesis

Abstract: Digitalna tehnologija je postala nepogrešljiv del vseh področij in vidikov tako zasebnega kot javnega življenja in posega tako v prosti čas kot v sfero podjetništva. Takšne avtomatizirane sisteme uporabljajo banke, delodajalci, zdravstvene ustanove, podjetja idr. Posamezniki so vse pogosteje podvrženi avtomatizaciji, vprašanje pa je, v kolikšni meri se tega zavedajo. Z vnosom zahtevanih podatkov v posamezne obrazce npr. na banki, računalnik sam na podlagi algoritmov odloči o tem, ali je nekdo upravičen da pridobi kredit ali ne. Pri tem se zastavlja vprašanje, v kolikšni meri lahko pride pri takšnem odločanju do diskriminacije na podlagi posameznih vnešenih podatkov, ki jih algoritem ovrednoti različno. Razvoj avtomatizacije in umetne inteligence pa gre celo tako daleč, da lahko pričakujemo avtomatizacijo tudi na sodiščih, vprašanje pa je, v kolikšni meri lahko do tega pride. Mnogi so pri tem zaskrbljeni, kaj avtomatizacija odločanja pomeni za pravnike in ali lahko ogrozi poklic pravnika, saj npr. v nekaterih odvetniških pisarnah v Združenih državah Amerike že uporabljajo sistem algoritmov, ki stranki preko izpolnjenega spletnega obrazca sporoči, ali je v določeni zadevi primeren posvet pri odvetniku in pravno postopanje ali ne. Splošna uredba o varstvu podatkov (GDPR - General Data Protection Regulation), ki je bila sprejeta 27. aprila 2016 in se je pričela uporabljati 25. maja 2018, vsebuje pomembne določbe, ki urejajo področje avtomatiziranega odločanja. Oddelek 4 drugega poglavja ima naslov Pravica do ugovora in avtomatizirano sprejemanje posameznih odločitev, ki v členih 21 in 22 določa, kdaj lahko posameznik ugovarja obdelavi osebnih podatkov in kdaj je mogoče avtomatizirano sprejemanje posameznih odločitev, vključno z oblikovanjem profilov. V skladu z 22. členom Splošne uredbe o varstvu podatkov ima posameznik, na katerega se nanašajo osebni podatki, pravico, da zanj ne velja odločitev, ki temelji zgolj na avtomatizirani obdelavi, vključno z oblikovanjem profilov, ki ima pravne učinke v zvezi z njim ali na podoben način nanj znatno vpliva. Nadalje pa je določeno, da se omejitev iz prvega odstavka ne uporablja, če veljajo določene izjeme. Moja magistrska naloga bo napisana na podlagi predhodno opravljene raziskave o tem, kako se avtomatizacija in avtomatizirano odločanje uporablja v praksi, kje se že uporablja in v katerih postopkih se že uporablja, kakšne so njene prednosti in slabosti, kakšne spremembe na tem področju lahko pričakujemo po pričetku uporabe Splošne uredbe o varstvu podatkov in ali je možna avtomatizacija odločanja na sodiščih ter v kolikšni meri.
Keywords: avtomatizacija, avtomatizacija odločanja, umetna inteligenca, Splošna uredba o varstvu podatkov, algoritem, oblikovanje profilov
Published: 20.07.2018; Views: 525; Downloads: 118
.pdf Full text (622,30 KB)

63.
Umetna inteligenca v ekonomiji
Peter Zupanc, 2018, undergraduate thesis

Abstract: V tem diplomskem projektu so na začetku razloženi pojmi ekonomije in umetne inteligence, pri čemer dajem poudarek umetni inteligenci, saj je za marsikoga še vedno dokaj neznan pojem. V nadaljevanju se predvsem posvečam vplivom umetne inteligence na posameznika in poslovne funkcije podjetja, kot so: prodaja, nabava, proizvodnja, računovodstvo in finance. Tu se dotaknem vprašanj, kot so: kakšen je dosedanji vpliv, kakšen bo prihodnji vpliv, zaskrbljenosti glede prevelikega vpliva umetne inteligence in prednosti, ki jih oz. bo le ta prinašala. Namen raziskave je bil pridobiti podatke, ali je javnosti pojem umetne inteligence poznan, če se zavedajo njenega vpliva, in kakšen vpliv menijo, da bo imela umetna inteligenca v prihodnosti. Skozi te raziskave smo podprli in ovrgli dane hipoteze, ki se navezujejo na tematiko.
Keywords: ekonomija, umetna inteligenca, vpliv, prihodnost.
Published: 29.11.2018; Views: 369; Downloads: 93
.pdf Full text (644,39 KB)

64.
Kognitivne storitve storitvene platforme Microsoft Azure
Luka Pečnik, 2018, undergraduate thesis

Abstract: V diplomskem delu smo raziskali področje kognitivnih storitev oblačne platforme Microsoft Azure. Osredotočili smo se predvsem na storitve s področij obdelave jezika in znanja, na kratko pa smo povzeli tudi ostale skupine Microsoftovih kognitivnih storitev. S pomočjo ogrodja ASP.NET Core 2.0 in knjižnice ReactJS.NET smo razvili spletno aplikacijo Techie, ki je bila primer, kako znotraj spletne aplikacije uporabiti nekatere izmed kognitivnih storitev in jo s tem tudi izboljšati s stališča interakcije z uporabnikom in obdelave podatkov.
Keywords: kognitivne storitve, Microsoft Azure, umetna inteligenca, računalništvo v oblaku
Published: 13.08.2018; Views: 823; Downloads: 152
.pdf Full text (1,98 MB)

65.
Pametni video nadzor z uporabo umetne inteligence
Klemen Kunstek, 2018, undergraduate thesis

Abstract: V diplomski nalogi je bilo predstavljeno področje video nadzora v kontekstu varnosti in pomoči pri bivanju. Predstavljeno je bilo tudi področje umetne inteligence; umetna inteligenca kot storitev in tehnologija strojnega učenja. V nalogi so bili primerjani različni ponudniki storitev AIaaS. V okviru naloge je bila razvita rešitev za domač varnostni videonadzor z uporabo mikroračunalnika, spletne kamere in storitve umetne inteligence. Predstavljeno je bilo njeno delovanje in rezultati testiranja. Podani so bili so bili predlogi za izboljšave domačega sistema.
Keywords: videonadzor, umetna inteligenca, Amazon Web Services, Raspberry Pi
Published: 07.11.2018; Views: 280; Downloads: 61
.pdf Full text (9,26 MB)

66.
Umetna inteligenca in spremembe v računovodstvu
Barbara Jurak, 2019, master's thesis

Abstract: V magistrski nalogi je predstavljena umetna inteligenca v računovodstvu ter spremembe, ki jih prinaša, njene prednosti in slabosti. Umetna inteligenca ima interdisciplinarni značaj, saj je povezana z več vedami. Proučuje naprave, ki se imenujejo inteligentni sistemi. To so naprave, sposobne samostojnega odločanja na temelju preteklih izkušenj. Umetna inteligenca in računovodstvo sodelujeta z roko v roki. Že danes se pojavljajo v računovodstvu zametki umetne inteligence, npr. pri uvozu izpiskov iz spletne banke v računovodski program, uvozu izdanih fraktur v program za knjiženje ipd.. Umetna inteligenca bo omogočila, da bodo računovodje delali iz ene glavne knjige kadarkoli in kjerkoli. To pomeni, da bodo računovodje v prihodnosti zagotavljali več storitev z dodano vrednostjo in več poslovnih svetovanj, poleg tega pa tudi še poslovno načrtovanje in kontrole. Spretnosti, usposabljanja in pridobivanje novih znanj so naloge, ki jih bodo imeli računovodje v prihodnosti. Bodo pa morala biti manjša podjetja pripravljena na prilagoditev novim tehnologijam, saj bodo v nasprotnem primeru tvegala propad. Uvajanje umetne inteligence predstavlja podjetjem tudi velik strošek, lahko se pojavi večje tveganje za goljufije in ogrozi notranje kontrole. Tudi vsak problem ni primeren za pristop umetne inteligence. Za učinkovito uporabo umetne inteligence mora obstajati določena stopnja ponovljivosti, da se lahko metoda posploši in se jo uporabi v drugih primerih. Umetna inteligenca ne more učinkovito delovati brez obsežnih zbirk podatkov, ki jih moramo priskrbeti. Poklic računovodje se bo v prihodnosti zaradi uvajanja umetne inteligence zagotovo spremenil. Uporaba sistemov, ki zmanjšujejo količino ročnih vnosov, avtomatizirajo knjiženje in pripravo poročil, sprejemajo klice in celo nanje odgovarjajo, lahko pomeni tudi manj dela in mogoče tudi manj delovnih mest za računovodje, kot jih poznamo danes. Zaradi tega bo pomembno, da računovodje posvetijo več časa tistemu, kar njihove stranke od njih najbolj pričakujejo. To pomeni, da bodo morali znati svetovati ter posredovati koristne informacije, ki jih bodo črpali iz pridobljenih podatkov. V magistrskem delu je uporabljen analitični in deskriptivni pristop. Pri iskanju odgovora na raziskovalno vprašanje gre za pregledno znanstveno raziskavo. Uporabljene so naslednje metode:  metoda kompilacije,  komparativna metoda in  metoda klasifikacije.
Keywords: umetna inteligenca, računovodstvo
Published: 18.03.2019; Views: 427; Downloads: 109
.pdf Full text (1,11 MB)

67.
Uporaba umetne inteligence v vsakdanjem življenju in njeni varnostni izzivi
Tilen Omejc, 2018, undergraduate thesis

Abstract: Danes je eden izmed najpomembnejših napredkov v tehnologiji umetna inteligenca (UI). V sodobni tehnologiji je njena prisotnost vse večja in razvoj pametne tehnologije nam na marsikaterem področju olajšuje življenje. Prav hitrost njenega razvoja pa lahko povzroči nekatere negativne posledice. Pogosto se srečamo z vprašanjem zasebnosti, saj so podatki ključnega pomena za razvoj UI. Ker je razvita tehnologija lahko izrazito boljša, hitrejša in natančnejša kakor človek, je njena prisotnost dobrodošla na različnih področjih, kot je na primer uporaba rehabilitacijskih robotov v zdravstvu. Po drugi strani pa lahko predstavlja tudi moč države in njene vojaške zmogljivosti. Cilj naloge je bil pregled zavedanja uporabe UI v vsakdanjem življenju in ravni zaupanja do novih najnaprednejših tehnologij. S pomočjo 63 anketirancev, ki so izpolnili spletni vprašalnik, smo pridobili mnenja o uporabi, poznavanju, percepciji, zaupanju in zavedanju UI. Na podlagi teh rezultatov smo potrdili štiri hipoteze, eno zavrnili, treh pa zaradi pomanjkanja korelacije ni bilo možno niti potrditi niti zavrniti. Prišli smo do ugotovitev, da se več kot polovica vprašanih zaveda uporabe UI v vsakdanjem življenju, odnos do nove tehnologije pa je bolj pozitiven pri tistih, ki se njene navzočnosti bolje zavedajo. Ugotovili smo tudi, da je povprečno zaupanje v prihajajoče tehnologije z UI (npr. samovozeči avtomobili) precej nizko. Navkljub prednostim, ki jih prinaša razvoj UI, naši rezultati kažejo, da javnost še ne zaupa dovolj v tako napredno tehnologijo. Še več, anketiranci v povprečju niso pokazali pripravljenosti za implementacijo UI na področjih, kjer bi bile napake lahko usode, tudi če bi bila ta že dovolj razvita.
Keywords: diplomske naloge, umetna inteligenca, tehnologija, aplikacije, zaupanje, varnost informacij
Published: 15.01.2019; Views: 894; Downloads: 212
.pdf Full text (993,80 KB)

68.
Pametna vrata z uporabo tehnik računalniškega vida in platforme Arduino
Leon Pahole, 2019, undergraduate thesis

Abstract: V diplomskem delu smo izdelali sistem pametnih vrat, ki dovoljuje vstop na podlagi razpoznave obrazov. V ta namen smo raziskali in opisali tehnologije na področjih interneta stvari, mikrokrmilnikov, umetne inteligence, računalniškega vida in brezžične komunikacije. V nadaljevanju smo izbrali tehnologije za implementacijo sistema pametnih vrat. V praktičnem delu smo sistem implementirali in ga opisali s stališča programske kode. Nazadnje smo sistem testirali in ga iterativno izboljševali s prilagajanjem hiperparametrov izbranih algoritmov.
Keywords: računalniški vid, umetna inteligenca, internet stvari
Published: 27.06.2019; Views: 919; Downloads: 184
.pdf Full text (3,28 MB)

69.
Napovedovanje zmagovalca nogometne tekme z rekurentno nevronsko mrežo LSTM
Nejc Planer, 2019, undergraduate thesis

Abstract: V diplomskem delu so predstavljene rekurentne nevronske mreže in primer njihove uporabe. V prvem delu je razloženo njihovo delovanje in vrsti nevronov, od katerih se kasneje uporabi celica LSTM (dolgo-kratko ročna spominska celica). To je aplicirano tudi na primerih napovedovanja zmagovalca, ali pade več kot 1,5 ali 2,5 gola na tekmo in ali obe ekipi zadeneta. Napovedljivost zmagovalca ligaških tekem je od 61 do 72 odstotkov, zmagovalca nogometnih turnirjev pa od 65 do 70 odstotkov. Uporabljene so angleška, francoska, italijanska, nemška, španska in slovenska liga ter tekmovanji Copa America in svetovno prvenstvo.
Keywords: napovedovanje, rekurentne nevornske mreže, celica LSTM, nogomet, umetna inteligenca
Published: 04.09.2019; Views: 588; Downloads: 136
.pdf Full text (2,17 MB)

70.
Umetna inteligenca kot del ERP sistemov
Melisa Benkovič, 2019, undergraduate thesis

Abstract: Strojno učenje (angl. Machine Learning), ogromne količine podatkov (angl. Big Data) in internet stvari (angl. Internet of Things) danes niso več tujke, ampak predstavljajo način življenja, pri katerem se integracija umetne inteligence (angl. Artificial Intelligence) s sistemi, kot je ERP, izkazuje kot odlično orodje pri avtomatizaciji procesov podjetij. Umetna inteligenca omogoča mnoge inovacije, večjo produktivnost in rast podjetja v gospodarstvu. V nastajajočem »inteligentnem podjetju« bo umetna inteligenca znotraj ERP sistemov vodila temeljne poslovne procese, zaposlenim pa bo omogočeno, da se osredotočijo na kakovostnejše delo. Umetna inteligenca kot del ERP sistemov odpira vprašanja o pozitivnih spremembah in spremembah, ki v zaposlenih vzbujajo strah njihove nadomestljivosti z umetno inteligenco. V prvem delu diplomskega projekta smo se posvetili proučevanju ERP sistemov in v njem opredelili njihov razvoj, vrste in module. Proučili smo tudi najmočnejše ponudnike ERP sistemov in trende za prihodnost. V tem delu smo prav tako definirali pomen umetne inteligence, kako se je razvijala in katere vrste ter koncepte poznamo. Opredelili smo tudi njene ponudnike in trende, ki jih napovedujejo za prihodnost. V nadaljevanju smo povezali vse pridobljeno znanje o ERP sistemih in umetni inteligenci in se posvetili področjem, na katerih umetna inteligenca spreminja ERP sisteme. Drugi del diplomskega projekta smo namenili sistemoma Microsoft Dynamics 365 Business Central in SAP S/4HANA. Sistema smo opisali in opredelili področja uporabe umetne inteligence znotraj njiju. Definirali smo tudi, kakšne načrte razvoja umetne inteligence imata podjetji Microsoft in SAP za svoja sistema v prihodnjih letih. Po preučitvi posameznih sistemov smo izvedli primerjavo področij uporabe umetne inteligence znotraj sistemov in podali primere izboljšav.
Keywords: Umetna inteligenca, ERP sistemi, Business Central, SAP S/4HANA
Published: 06.12.2019; Views: 148; Downloads: 31
.pdf Full text (2,51 MB)

Search done in 0.17 sec.
Back to top
Logos of partners University of Maribor University of Ljubljana University of Primorska University of Nova Gorica