1. New approach for automated explanation of material phenomena (AA6082) using artificial neural networks and ChatGPTTomaž Goričan, Milan Terčelj, Iztok Peruš, 2024, izvirni znanstveni članek Opis: Artificial intelligence methods, especially artificial neural networks (ANNs), have increasingly been utilized for the mathematical description of physical phenomena in (metallic) material
processing. Traditional methods often fall short in explaining the complex, real-world data observed
in production. While ANN models, typically functioning as “black boxes”, improve production
efficiency, a deeper understanding of the phenomena, akin to that provided by explicit mathematical
formulas, could enhance this efficiency further. This article proposes a general framework that
leverages ANNs (i.e., Conditional Average Estimator—CAE) to explain predicted results alongside
their graphical presentation, marking a significant improvement over previous approaches and those
relying on expert assessments. Unlike existing Explainable AI (XAI) methods, the proposed framework mimics the standard scientific methodology, utilizing minimal parameters for the mathematical
representation of physical phenomena and their derivatives. Additionally, it analyzes the reliability
and accuracy of the predictions using well-known statistical metrics, transitioning from deterministic
to probabilistic descriptions for better handling of real-world phenomena. The proposed approach
addresses both aleatory and epistemic uncertainties inherent in the data. The concept is demonstrated through the hot extrusion of aluminum alloy 6082, where CAE ANN models and predicts
key parameters, and ChatGPT explains the results, enabling researchers and/or engineers to better
understand the phenomena and outcomes obtained by ANNs.
Ključne besede: artificial neural networks, automatic explanation, hot extrusion, aluminum alloy, large language models, ChatGPT
Objavljeno v DKUM: 27.02.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 3
 Celotno besedilo (3,18 MB)
Gradivo ima več datotek! Več... |
2. Konfiguracija produktnega kataloga s pomočjo velikih jezikovnih modelov : diplomsko deloLuka Balaban, 2024, diplomsko delo Opis: Zaključno delo obravnava problem kompleksnosti konfiguracije produktnih katalogov v sistemu Monetization podjetja Tridens, kjer se uporabniki pogosto soočajo z izzivi pri razumevanju in nastavitvi zapletenih obračunskih modelov. Cilj dela je razviti umetno inteligenco, ki bo s pomočjo velikih jezikovnih modelov (LLM), kot je ChatGPT, omogočila enostavnejšo in bolj intuitivno konfiguracijo produktnih katalogov. V okviru raziskave smo analizirali obstoječo tehnično dokumentacijo in bazo znanja podjetja Tridens ter izvedli integracijo modela ChatGPT v zaledni sistem za avtomatizirano generiranje in prilagajanje produktnih katalogov. Rešitev smo preizkusili s testnim sklopom povpraševanj, pri čemer smo primerjali rezultate generiranih konfiguracij z referenčnimi primeri. Rezultati so pokazali, da umetna inteligenca uspešno izboljšuje natančnost in hitrost konfiguracije produktnih katalogov, hkrati pa zmanjšuje potrebo po ročnem delu. Zaključek naloge potrjuje, da uporaba velikih jezikovnih modelov prispeva k izboljšanju uporabniške izkušnje in poenostavitvi konfiguracijskih procesov, kar lahko podjetjem, kot je Tridens, prinese pomembne prednosti v konkurenčnem okolju.
Ključne besede: veliki jezikovni modeli, umetna inteligenca, produktni katalog, chatGPT, java
Objavljeno v DKUM: 06.02.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 18
Celotno besedilo (3,25 MB) |
3. Mnenja in stališča študentov razrednega pouka o generativni umetni inteligenci ChatGPT : magistrsko deloLuka Šprah, 2024, magistrsko delo Opis: Umetna inteligenca, zlasti generativna orodja, kot je ChatGPT, postaja ključna podpora v izobraževanju, saj olajšuje dostop do informacij in izboljšuje analitične ter ustvarjalne procese. Kljub temu odpira vprašanja o zanesljivosti informacij in vplivu na samostojno učenje. Namen raziskave je bil preučiti uporabo ChatGPT med študenti razrednega pouka ter ugotoviti, kako pogosto in za katere naloge ga uporabljajo, katera področja študija ocenjujejo kot primerna za njegovo uporabo in kako ocenjujejo zanesljivost rezultatov.
Raziskava je temeljila na kvantitativnem pristopu in je bila izvedena na vzorcu 145 študentov razrednega pouka. Pridobljeni podatki so bili analizirani s statističnimi metodami, pri čemer je bil poudarek na vzorcih uporabe, percepciji zanesljivosti in zaznanem vplivu na študijske kompetence.
Ugotovili smo, da večina študentov uporablja ChatGPT predvsem za pripravo seminarskih nalog in iskanje gradiva. Dobra tretjina študentov popolnoma zaupa rezultatom, dobra polovica študentov pa meni, da orodje pozitivno vpliva na njihovo učinkovitost in produktivnost. Raziskava poudarja potencial ChatGPT za izboljšanje študijskega dela in njegovo praktično vrednost, hkrati pa opozarja na potrebo po kritični in odgovorni uporabi. Ugotovitve prispevajo k razvoju smernic za etično uporabo umetne inteligence v izobraževanju in spodbujajo razpravo o njenem vplivu na pedagoško prakso.
Ključne besede: umetna inteligenca, ChatGPT, tehnologija, razredni pouk, izobraževanje
Objavljeno v DKUM: 16.01.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 40
Celotno besedilo (1,37 MB) |
4. Napovedovanje namere sprejemanja in uporabe orodja ChatGPT v poslovnem okolju : magistrsko deloPatricia Petek, 2024, magistrsko delo Opis: ChatGPT je klepetalni robot, ki je z razvojem tehnologije, predvsem pa področja umetne inteligence, postal popularno orodje, ki nam lahko olajša marsikatero nalogo v našem vsakdanjem življenju. Hkrati pa je s svojo vsestransko uporabo in mnogimi možnostmi, ki jih ponuja uporabnikom, postal pomembno orodje tudi v poslovnem okolju, saj omogoča, da je delo opravljeno hitreje. ChatGPT svojo vrednost tako kaže na področjih kot so marketing in podpora strankam, ekonomija in finance, na področju kadrovanja in prava, vsekakor pa tudi v mnogih oblikah na področju informacijskih tehnologij. Namen pričujoče raziskave je bil ustvariti napovedni model, s katerim lahko čim bolje napovemo namero sprejemanja orodja ChatGPT in pa tudi njegovo uporabo v poslovnem okolju. Podatke smo pridobili s pomočjo 85 udeležencev, ki delajo na različnih področjih. S pomočjo regresijske analize smo ustvarili model, ki uspešno napoveduje namero sprejemanja orodja ChatGPT v poslovnem okolju na podlagi preprostosti uporabe in navad uporabnika. Prav tako pa smo ustvarili model, ki nadalje uspešno napoveduje tudi uporabo orodja ChatGPT v poslovnem okolju, na podlagi tehnične opremljenosti okolja in navad uporabnika. V navedenih primerih se ni izkazalo, da bi obstajali pomembni moderatorji. Raziskava ima z napovednima modeloma praktične implikacije za podjetja, ki bi želela med zaposlene vpeljati novo orodje, pa morda ni jasno, če je to smiselna naložba.
Ključne besede: UTAUT 2, ChatGPT, umetna inteligenca, poslovno okolje
Objavljeno v DKUM: 28.11.2024; Ogledov: 0; Prenosov: 17
Celotno besedilo (1,67 MB) |
5. Generiranje poslovnih procesov z uporabo inteligentnega sistema chatgpt in orodja process spacePetja Smirnov, 2024, diplomsko delo Opis: Diplomsko delo v ospredje postavlja problem hitre izdelave poslovnih procesov z uporabo ChatGPT in orodja Process Space za modeliranje. Prikazana je povezava med umetno inteligenco in poslovnimi procesi. S pomočjo naučenega modela ChatGPT se je izdelal proces za izvajanje poslovne podatkovne analize, ki se je nato narisal z orodjem Process Space za modeliranje procesov. Proces služi kot dobra izhodiščna verzija za postavitev procesa v realnem svetu. Poleg opisane učne poti uporabe ChatGPT za generiranje poslovnih procesov so predstavljena tudi priporočila, kako naučiti in nato uporabljati ChatGPT za generiranje poslovnih procesov.
Predstavljene so tudi teoretične osnove delovanja velikih jezikovnih modelov, primeri uporabe umetne inteligence v poslovnem svetu in v znanosti, postopki modeliranja procesov in nekatere obstoječe rešitve, ki povezujejo umetno inteligenco s poslovnimi procesi.
Ključne besede: ChatGPT, poslovni procesi, modeliranje procesov, Process Space
Objavljeno v DKUM: 15.11.2024; Ogledov: 0; Prenosov: 24
Celotno besedilo (2,79 MB) |
6. Generiranje načrta vadbe s pomočjo umetne inteligenceJan Korže, 2024, diplomsko delo Opis: Delo opisuje uporabo in delovanje ChatGPT API-ja za implementacijo uporabniškega vmesnika, preko katerega lahko z umetno inteligenco ustvarimo unikaten trening za uporabnika, ki ga lahko nato izvede s pomočjo mobilne aplikacije Impact Wrap. Namen je predstaviti različne modele ChatGPT in bistvene razlike med njimi in hkrati preveriti ali lahko že v naprej naučen model pripravimo in uporabimo za olajšanje dela trenerjev boksa, kickboxa in ostalih športov , ki želijo uporabiti večdnevne treninge
Ključne besede: ChatGPT, umetna inteligenca, učenje modela
Objavljeno v DKUM: 22.10.2024; Ogledov: 0; Prenosov: 43
Celotno besedilo (8,68 MB) |
7. Učinkovitost avtomatiziranega oblikovanja testnih primerov s pomočjo velikih jezikovnih modelovJovana Murdjeva, 2024, magistrsko delo Opis: V magistrskem delu je bila raziskana uporabo ChatGPT-ja kot veliki jezikovni model za avtomatizirano oblikovanje testnih primerov v primerjavi s tradicionalnimi metodami, ki jih uporabljajo strokovnjaki za testiranje programske opreme. Delo se je osredotočilo na vpliv natančno opredeljenih pozivov (inženiring pozivov) na kakovost, pokritost kode in učinkovitost pri odkrivanju napak. Rezultati raziskave kažejo, da ChatGPT z ustrezno oblikovanimi vnosnimi zahtevami dosega primerljivo ali celo boljšo uspešnost kot ročno oblikovani testi, kar pomeni velik potencial za optimizacijo procesov testiranja programske opreme.
Ključne besede: avtomatizirano testiranje, veliki jezikovni modeli, inženiring pozivov, ChatGPT, kakovost testnih primerov
Objavljeno v DKUM: 22.10.2024; Ogledov: 0; Prenosov: 34
Celotno besedilo (1,31 MB) |
8. Optimizacija procesa izdelave poslovnega načrta s pomočjo umetne inteligence: primer chatgptJure Mohar, 2024, diplomsko delo Opis: Diplomsko delo obravnava uporabo umetne inteligence, natančneje ChatGPT, pri procesu izdelave poslovnega načrta. Glavni izziv pisanja poslovnih načrtov je velika potreba po časovnih in človeških virih. Namen tega diplomskega dela je analizirati prednosti in slabosti uporabe umetne inteligence pri tem procesu. Analiza vključuje pregled literature, analizo kritik obstoječih metodologij in primerjavo kakovosti poslovnih načrtov, ki jih je izdelal človek, in ustvarjenih z uporabo ChatGPT. Rezultati nam povedo, da lahko ChatGPT učinkovito generira osnove in določa osnovne elemente poslovnih načrtov, vendar je človeški pregled še vedno ključen za dober rezultat. ChatGPT se je izkazal za uporabno orodje, še posebno pri začetnih fazah izdelave poslovnega načrta, vendar ima omejitve na področju natančnosti in točnosti podatkov.
Ključne besede: ChatGPT, umetna inteligenca, poslovni načrt, podjetje, podjetništvo
Objavljeno v DKUM: 14.10.2024; Ogledov: 0; Prenosov: 29
Celotno besedilo (3,67 MB) |
9. Priložnosti uporabe umetne inteligence pri izvajanju kadrovskih procesovTim Rizvanovič, 2024, diplomsko delo Opis: Diplomsko delo podrobno opredeljuje teoretične osnove na področju umetne inteligence in kadrovskih procesov. Teorija je nastala na podlagi tehnike zbiranja podatkov in širokega pregleda literature. Raziskava temelji na izvedbi eksperimenta, ki prikazuje uporabo umetne inteligence v petih različnih kadrovskih procesih. Cilj preizkusa je na osnovi generičnih podatkov opredeliti postopek izvajanja kadrovskih procesov z uporabo orodja ChatGPT. Analiza potencialnih rešitev in možnih izboljšav je zasnovana na podlagi predhodno opredeljenih pomanjkljivosti uporabe umetne inteligence v vsakem posameznem kadrovskem procesu. Namen zaključnega dela je celovito predstaviti in povečati ozaveščenost o obravnavanem področju ter podati smernice za nadaljnje raziskave. Ključne ugotovitve in rezultati nakazujejo, kako izrazito orodja umetne inteligence pospešijo in optimizirajo izvajanje kadrovskih aktivnosti. Umetna inteligenca je namreč ključni dejavnik, ki pripomore k časovni in stroškovni učinkovitosti izvajanja procesov kadrovskega managementa. Prihodnost temelji na vse pogostejši uporabi tehnologije umetne inteligence, ki še ni v celoti raziskana in terja nadaljnji razvoj.
Ključne besede: umetna inteligenca, kadrovski procesi, ChatGPT, upravljanje s človeškimi viri
Objavljeno v DKUM: 08.10.2024; Ogledov: 0; Prenosov: 28
Celotno besedilo (1,60 MB) |
10. Vpliv umetne inteligence na elektronsko poslovanjeLara Čagran, 2024, magistrsko delo Opis: Pandemija Covid-19 je spremenila svet. Potrošniki so se začeli spreminjati in nanašati na spletno nakupovanje, saj so zakoni zahtevali, da ljudje ostanejo doma. Zardi tega je veliko podjetij moralo spremeniti svoj način poslovanja, če je želelo ostati konkurenčno. Morali so se prilagoditi na hitre spremembe. Ravno pandemija je spodbudila razvoj novih tehnologij med njimi tudi umetne inteligence. Pri umetni inteligenci gre za inženiring strojev in programov za njihovo izdelavo. Inteligentni ljudem posredujejo informacije, ki jim bodo pomagale pri njihovem procesu odločanja ter tudi sprejemajo odločitve. Umetna inteligenca ima programsko opremo, ki jo je mogoče programirati v skladu z cilji in potrebami podjetja.
Elektronsko poslovanje zajema različne dejavnosti, vključno z nakupom in prodajo blaga ter storitev, oglaševanjem in komunikacijo s strankami. E-podjetja običajno delujejo preko spletnih mest ali spletnih platform, ki služijo kot glavni vmesnik za transakcije, pri čemer uporabljajo varne plačilne prehode za finančne transakcije. Zaledni sistemi, kot so upravljanje zalog, upravljanje strank in obdelava naročil, so ključnega pomena za delovanje e-poslovanja. Uspeh v e-poslovanju je odvisen od ponudbe izdelkov, uporabniške izkušnje, tržnih strategij, učinkovite dostave in vrhunske storitve za stranke.
E-trgovina je podobna vsaki fizični trgovini. Uporabniki obiščejo e-trgovino, se razgledajo po spletni stani in če jim je všeč nekaj kupijo. Razlika je le v tem, da jim ni treba imeti lastnega prostora in lahko vse izdelke iščejo kar doma. Cilji e-trgovine so različni glede na podjetje. Splošni cilj je zmanjšanje stroškov, povečanje prodaje in povečati zadovoljstvo strank. Podjetja si postavijo cilje e-trgovine, da jim pomaga razumeti na kaj se morajo osredotočiti. Cilji zagotovijo smernice za spodbujanje rasti in doseganje uspeha. Cilji morajo biti jasni in jedrnati morajo pa biti tudi merljivi.
Umetna inteligenca obsega računalniške sisteme, ki so sposobni izvajati naloge, ki so tradicionalno povezane s človeško inteligenco – kot so napovedovanje, prepoznavanje predmetov, tolmačenje govora in generiranje naravnega jezika. Sistemi umetne inteligence se naučijo kako nekaj storiti, tako da obdelujejo veliko količino podatkov. V nekaj primerih učni proces umetne inteligence nadzorujejo ljudje, ki krepijo dobre odločitve in odvračajo slabe, a obstaja sistemi umetne inteligence , ki so zasnovani tako, da se lahko učijo brez nadzora ljudi.
Umetno inteligenco številne tehnologije uporabljajo za izboljšanje zmogljivosti. Najdemo jo v pametnih telefonih s pripomočki umetne inteligence, raznih platformah za e-trgovino z plačilnimi sistemi in vozili s sposobnostmi avtonomne vožnje. Umetna inteligenca pomaga ljudi zaščititi s pilotiranjem spletnih sistemov za odkrivanje goljufij in roboti za nevarna delovna mesta. Vsak stroj, ki ima vgrajeno umetno inteligenco, lahko pretekle izkušnje uporabi za predvidevanje prihodnjih dejanj, spomina in samozavedanja na podlagi različnih sposobnosti stroja. Zato lahko umetno inteligenco razvrstimo v različne podkategorije. Razvoj tehnologije lahko omogoči ustvarjanje strojev z občutkom zavedanja in prepoznavanja.
Umetna inteligenca v poslovanju pomeni uporabo orodij umetne inteligence kot so strojno učenje, obdelava naravnega jezika in računalniški vid za optimizacijo poslovnih funkcij, povečanje poslovne vrednosti in produktivnosti zaposlenih. Podjetja umetno inteligenco uporabljajo za krepitev analize podatkov in sprejemanja odločitev izboljšanje uporabniške izkušnje, ustvarjanje vsebine, optimizacijo IT, prodaje, trženja in praks kibernetske varnosti. Umetna inteligenca se uporablja kot orodje za podporo človeške delovne sile pri povečanju učinkovitosti poslovanja.
Ključne besede: Umetna inteligenca, strojno učenje, elektronsko poslovanje, vrste e-trgovine, cilji e-trgovine, Amazon, vrste umetne inteligence, ChatGPT
Objavljeno v DKUM: 12.09.2024; Ogledov: 69; Prenosov: 69
Celotno besedilo (2,33 MB) |
