Search the digital library catalog

Abstract: V magistrskem delu smo primerjali štiri priljubljene generativne modele umetne inteligence, ki ustvarjajo slike na podlagi besedilnih opisov: ChatGPT, Stable Diffusion, Midjourney in Microsoft Copilot. Zanimalo nas je, kako se med seboj razlikujejo po kakovosti slik, hitrosti generiranja in zaznavi uporabnikov. Uporabili smo objektivne metrike, izmerili čas generacije in izvedli anketo. Rezultati so pokazali, da Stable Diffusion ustvarja najbolj tehnično natančne slike, Midjourney najbolj prepriča z estetiko, Copilot pa ohranja dobro ravnovesje med obema. ChatGPT kljub nižji tehnični natančnosti pogosto prejme visoke ocene uporabnikov. Ugotovili smo tudi, da se subjektivne ocene ne ujemajo vedno z objektivnimi. Ker se področje umetne inteligence hitro spreminja, bodo nekatere ugotovitve čez čas morda izgubile svojo veljavnost.
Keywords: generativna umetna inteligenca, ustvarjanje slik, primerjava modelov, kakovost slik
Published in DKUM: 06.06.2025; Views: 0; Downloads: 6
Full text (21,80 MB)

Abstract: V času vsesplošne digitalizacije in povečevanju uporabe spletnih plačil se banke in različne finančne institucije po svetu srečujejo s povečanim številom bančnih goljufij in s tem tudi goljufij, povezanih s kartičnimi plačili njihovih komitentov in strank. Tako imenovane bančne goljufije pa ne vplivajo zgolj na finančne izgube bank in njihovih komitentov, ampak tudi na zaupanje in ugled posameznih institucij. Raznorazni prevaranti ter tovrstne organizacije se nenehno izobražujejo, iščejo, in tudi najdejo, nove in nove načine za uspešne prevare. Tako so banke potisnjene v nujo iskanja najnovejših načinov in tehnologij za preprečevanje teh neljubih dogodkov. V tej magistrski nalogi se osredotočamo na možne programske rešitve, ki vključujejo najsodobnejše algoritme umetne inteligence in strojnega učenja za čimprejšnjo zaznavo in preprečevanje tovrstnih dogodkov, obravnavamo različne oblike bančnih goljufij, iščemo temeljne prednosti in lastnosti posameznih rešitev in se ukvarjamo s primeroma implementacije možne programske rešitve z umetno inteligenco v banko. Večji poudarek dajemo najbolj znanim rešitvam, ki slonijo na najbolj znanih algoritmih. V nalogi se nadalje tako dotikamo tem, ki niso izrazito eknomske in gredo bolj v smer poznavanja osnov informatike. Brez rahlo poglobljene teme bi težko razumeli kompleksnost in celoto naše teme. Prav tako se ob samem raziskovanju in pisanju teme ne moreš izogniti osnovam, ki gradijo in tvorijo tako imenovano umetno inteligenco. V zadnji nekaj letih je sam pojem in uporaba umetne inteligence postal že realnost slehernika in celotnega razvitega sveta. Zdi se nam smiselno, da bi ob tem dejstvu vsi skupaj poznali tudi same osnove in gradnike umetne inteligence in jo tako lažje in kvalitetneje vključevali tudi v svoja vsakodnevna opravila, delo in zaščito. Dejstvo je, da bančni goljufi najsodobnejšo tehnologijo že s pridom uporabljajo in verjetno bo v bojevanju proti tovrstnemu kriminalu potrebno umetno inteligenco približati ne samo strokovnjakom, ampak tudi navadnim ljudem, to je, končnim strankam in uporabnikom. Mislimo, da je večino strahu glede pojma umetne inteligence možno odpraviti z raziskovanjem, učenjem in znanjem o tej temi. Umetna inteligenca je kompleksen in zapleten pojem, še vedno pa nam že samo ime » umetna« da jasno vedeti, da jo sestavljajo drugačne vrste komponente kot živost življenja. Z določenim znanjem in pravilno uporabo pa nam to orodje lahko olajša marsikatero opravilo v našem živem življenju.
Keywords: Umetna inteligenca, bančna goljufija, programske rešitve, strojno učenje, banke, komitenti.
Published in DKUM: 05.06.2025; Views: 0; Downloads: 0
Full text (1,98 MB)

Abstract: V monografiji Širjenje obzorij o poučevanju glasbe so študenti magistrskega študijskega programa Razredni pouk na Pedagoški fakulteti Univerze v Mariboru proučevali sodobna spoznanja o poučevanju glasbe, zlasti na osnovnošolski stopnji. Monografija, namenjena učiteljem in študentom, ponuja teoretične vpoglede v številne ključne glasbene koncepte in njihovo praktično aplikacijo v pedagoškem delu. Obravnavani so različni vidiki glasbenega poučevanja, razvoj glasbenega mišljenja, vključevanje petja in igranja ter številne teme, ki spodbujajo razvoj pedagoških spretnosti. Izzivi so vključevali pravilno uporabo digitalnih orodij, ki temeljijo na umetni inteligenci, kot sta Elicit in ChatGPT, ki so spremenila tradicionalne raziskovalne pristope. Kljub prednostim teh tehnologij so študenti morali zagotoviti avtentičnost in izvirnost svojih raziskav, obvladovanje etične uporabe tehnologij in ohranjanje akademske integritete pri citiranju virov. Monografija na koncu ponuja nabor vprašanj za refleksijo, ki bodo študentom in učiteljem razrednega pouka pomagali ozavestiti, izboljšati in načrtovati izboljšave njihove pedagoške prakse pri poučevanju glasbene umetnosti v osnovnih šolah.
Keywords: glasba, poučevanje glasbe, umetna inteligenca, digitalna orodja, inkluzivnost, interdisciplinarnost
Published in DKUM: 02.06.2025; Views: 0; Downloads: 4
Full text (6,81 MB)
This document has many files! More...

Abstract: Diplomsko delo obravnava zaokroženo celoto področja uporabe umetne inteligence v izobraževalnih sistemih. Predstavljene so splošne značilnosti umetne inteligence in na kratko tudi zgodovina razvoja le-te. Nadaljevanje diplomskega dela predstavi povezavo med umetno inteligenco in personalizacijo učenja, ki omogoča prilagoditev vsebin in metod učencem glede na njihove individualne potrebe. Na kratko se dotakne tudi informacijsko-komunikacijske tehnologije, brez katere umetna inteligenca najverjetneje ne bi obstajala, informacijske družbe, ki je največja uporabnica umetne inteligence, in pa seveda e-izobraževanj, ki so trenutno eno izmed najbolj uporabljenih izobraževanj na svetu. Naloga raziskuje prednosti, kot so povečana učinkovitost učenja, avtomatizacija administrativnih nalog in uporaba orodij, kot so inteligentni tutorji in analitika učenja. Predstavi tudi slabosti, ki so npr. izguba človeške interakcije, odvisnost od umetne inteligence v izobraževanju itd. Hkrati pa opozarja na izzive, kot so etični pomisleki, varovanje zasebnosti in pomanjkanje enakopravnega dostopa do tehnologij. V empiričnem delu raziskava prikazuje poznavanje umetne inteligence med študenti in njihove navade uporabe. Večina anketirancev zaznava prednosti umetne inteligence, kot sta hitrejša obdelava podatkov in personalizacija učenja, a izraža pomisleke glede etičnih vprašanj in nadomestitve učiteljev z umetno inteligenco. Metodološko so uporabljene deskriptivne metode in anketa med sto študenti. Naloga zaključuje, da lahko umetna inteligenca bistveno prispeva k napredku izobraževanja, a le ob skrbni implementaciji in etični uporabi.
Keywords: Umetna inteligenca, izobraževanje, tehnologija
Published in DKUM: 29.05.2025; Views: 0; Downloads: 16
Full text (906,41 KB)

Abstract: Magistrsko delo se poglobi v tematiko umetne inteligence (ang. artificial intelligence) kot osrednjega gradnika sodobne digitalne transformacije. V njem bomo opredelili, kaj umetna inteligenca pomeni v današnjem tehnološkem svetu, in osvetlili njen zgodovinski razvoj, s čimer bomo prikazali, kako se je iz začetnih eksperimentov razvila v kompleksno področje, ki vpliva na vse vidike družbe. Nadalje bomo razčlenili osnovne principe, ki oblikujejo njeno bistvo, ter raziskali raznolike pristope, ki omogočajo njeno poglobljeno preučevanje ter ob tem identificirali ključne tehnologije, ki so poganjajo. Delo vključuje tudi natančno kategorizacijo vrst umetne inteligence in analizo njenih prednosti ter slabosti, pri čemer bomo izpostavili varnostne aspekte in načine učinkovitega upravljanja. Na koncu bomo pregledali aktualne trende, ki opredeljujejo prihodnost umetne inteligence, s čimer smo dokazali, da ta tehnologija predstavlja neizogiben razvojni faktor, ki odpira nove priložnosti in hkrati postavlja zahtevne izzive, ki jih je potrebno premišljeno nasloviti. V nadaljevanju naloge poudarjamo podrobno analizo vpliva umetne inteligence na elektronsko poslovanje. Z analitičnim pristopom skušamo odgovoriti na ključna raziskovalna vprašanja, med katerimi so določanje prednosti in slabosti implementacije te tehnologije, raziskovanje primerov uspešne uporabe v različnih sektorjih ter ocenjevanje etičnih in varnostnih vidikov, povezanih s hitro digitalno transformacijo. Pri tem uporabljamo obsežen pregled domače in tuje literature, empirične študije in analizo študije primera, v kateri je predstavljena uporaba umetne inteligence pri podjetju Amazon. Preučevanje metodologije, ki vključuje analizo podatkov, napredno segmentacijo trga in avtomatizacijo poslovnih procesov, je osnova za identifikacijo novih poslovnih priložnosti ter pripomore k večji konkurenčni prednosti organizacij. Rezultati raziskave kažejo, da implementacija umetne inteligence prinaša pomembne prednosti, kot so avtomatizacija rutinskih operacij in izboljšana personalizacija storitev. Hkrati izpostavljajo izzive, kot so varnost podatkov, etična vprašanja in potreba po preusposabljanju delovne sile. Ugotovitve poudarjajo, da organizacije, ki uspešno vpeljujejo tehnologije umetne inteligence, dosegajo izboljšano operativno učinkovitost in učinkovitejše upravljanje procesov. Celostna analiza sklepa nakazuje, da je umetna inteligenca strateško orodje za prihodnost elektronskega poslovanja, če bodo sprejeti ustrezni regulativni in operativni ukrepi.
Keywords: umetna inteligenca, elektronsko poslovanje, digitalna transformacija, avtomatizacija, analiza podatkov.
Published in DKUM: 20.05.2025; Views: 0; Downloads: 27
Full text (6,29 MB)