| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Iskanje po katalogu digitalne knjižnice Pomoč

Iskalni niz: išči po
išči po
išči po
išči po
* po starem in bolonjskem študiju

Opcije:
  Ponastavi


1 - 10 / 109
Na začetekNa prejšnjo stran12345678910Na naslednjo stranNa konec
1.
Primerjava umetne inteligence v rešitvah SAP S/4HANA in Microsoft Dynamics 365
Ana Kovačič Miklavec, 2021, magistrsko delo

Opis: Zadnja leta na pomenu pridobiva tehnologija umetne inteligence, ki dnevno prinaša spremembe v naša življenja. V vedno večji meri se jo tudi vključuje v ERP rešitve, ki so danes nuja za obstoj na trgu. Tako organizacije dobivajo nove možnosti za svoje poslovanje, kar jim prinaša številne prednosti. V magistrskem delu želimo ugotoviti v kolikšni meri danes ERP rešitve zajemajo tehnologije umetne inteligence in katere funkcionalnosti nam omogočajo. V teoretičnem delu podrobneje predstavimo ERP rešitve, umetno inteligenco in rešitvi SAP S/4HANA in Microsoft Dynamics 365 Business Central. V praktičnem delu pa je izdelana primerjava funkcionalnosti obeh rešitev v modulih financ, prodaje, proizvodnje in nabave. Ugotovili smo, da že danes lahko organizacije poslujejo inteligentno in se poslužujejo funkcij umetne inteligence. Med drugim lahko avtomatizirajo procese in številna ponavljajoča se opravila, izvajajo napredno analitiko in še mnogo več.
Ključne besede: ERP, umetna inteligenca, SAP S/4HANA, Microsoft Dynamics 365
Objavljeno: 22.10.2021; Ogledov: 11; Prenosov: 3
.pdf Celotno besedilo (2,58 MB)

2.
Poslovni učinki rabe umetne inteligence v CRM na primeru rešitve Salesforce
Denis Gönc, 2021, magistrsko delo

Opis: V magistrskem delu smo preučili rabo umetne inteligence (AI) v najbolj napredni rešitvi za upravljanje odnosov s strankami (CRM) Salesforce. Na konkurenčnem trgu kombinacija CRM-rešitve in AI omogoča, da podjetja izstopajo od povprečja in postanejo učinovitejša pri poslovanju ter zmanjšajo svoje stroške. Prodajnikom se s tem pristopom olajša delo, saj AI daje priporočila za najboljši naslednji korak, pripomore k oblikovanju nadzornih plošč in vpogledov ter omogoča izdelavo raznih napovednih modelov. Zaradi avtomatizacije se lahko osredotočajo na druga bolj pomembna opravila. CRM-rešitve so že v osnovi zelo napredne, vendar dodatek AI izboljša njihove zmogljivosti in podjetjem omogoča, da presežejo zastavljene cilje. V prvem delu magistrske naloge smo najprej preučili AI, predstavili njeno zgodovino, opisali področja rabe in najbolj znane ponudnike. Preučili smo tudi okrepitev varnosti in predpostavke različnih znanstvenikov o njenem razvoju v prihodnosti. V nadaljevanju smo preučili CRM-rešitve, njihove značilnosti, prednost in slabosti, zgodovino, trende ter opisali tudi njene največje ponudnike . V drugem delu smo opisali vodilno CRM-rešitev Salesforce, predstavili njene produkte, opisali skupne stroške lastništva teh produktov in utemeljili, zakaj spada med najbolj priljubljene CRM-rešitve na svetu. V nadaljevanju smo opisali Einstein AI, ki je vgrajena v jedro platforme Salesforce in s svojim naborom rešitev zagotavlja napredne zmogljivosti. Na koncu smo opisali 12 študij primerov, s katerimi smo ugotavljali, kako podjetja iz različnih panog uporabljajo Einstein AI v vodilni CRM-rešitvi in kakšne rezultate so s tem dosegli.
Ključne besede: umetna inteligenca, upravljanje odnosov s strankami, CRM, salesforce, Einstein AI, strojno učenje, globoko učenje, oblačna rešitev, študije primerov, poslovni učinki.
Objavljeno: 20.10.2021; Ogledov: 37; Prenosov: 6
.pdf Celotno besedilo (1,92 MB)

3.
Umetna inteligenca na sodiščih
Klavdija Erzar, 2021, diplomsko delo

Opis: Živimo v obdobju, ko se tehnologija iz dneva v dan hitro razvija. Posledično je umetna inteligenca eno od glavnih orodij človeštva, ki ljudem izboljšuje kakovost življenja. Pojem umetne inteligence je največkrat mišljen v kontekstu strojnega posnemanja človeškega obnašanja in razmišljanja. Njena vpeljava v pravni sektor, natančneje v sodni sistem, pa je vse bolj kot preproste narave. Kljub temu da uporaba umetne inteligence s seboj prinese vprašanja glede etičnih načel in človekovih pravic, si kar nekaj držav zelo prizadeva za njeno vpeljavo v pravosodni sistem. Med njimi so Kitajska in Združene države Amerike, ki v tehnološkem razvoju močno prednjačijo pred ostalimi. Za razliko od njiju so drugod po svetu v Evropi, Rusiji in Avstraliji do uporabe naprednih tehnologij na sodiščih zelo kritični. Lahko bi rekli, da želijo postopoma in natančno izdelati zakonodajo, ki bo ščitila človeka in skrbela, da mu ne bodo kršene njegove temeljne pravice. Z uporabo umetne inteligence se namerava razbremeniti sodni sistem in izboljšati njegovo učinkovitost. Ugotovili smo, da uporaba orodij umetne inteligence skrajša sodne postopke in posledično se zmanjšajo tudi stroški obravnave. Nazadnje smo v diplomski nalogi opredelili prihodnost sodniškega poklica. Ugotovili smo, da v časovnem okviru desetih let še ne bo prišlo do uporabe robotskih oziroma e-sodnikov, saj do danes še nismo uspeli razviti sistemov, ki bi pri svojih odločitvah lahko upoštevali večje število okoliščin, kot jih je pri odločanju sposoben človek. Ne glede na to, da trenutno v razvoju in uporabi prednjačijo Združene države Amerike, menimo, da je Kitajska na zelo dobri poti, da jo v roku nekaj let prehiti. Kitajska bi lahko bila celo prva država, ki bi vzpostavila sistem, v katerem imajo pomembno vlogo robotski sodniki.
Ključne besede: diplomske naloge, umetna inteligenca, sodišče, sodnik, postopek, sistem, zakonodaja
Objavljeno: 19.10.2021; Ogledov: 23; Prenosov: 10
.pdf Celotno besedilo (848,62 KB)

4.
Uporaba končnih avtomatov v igrah
Nejc Sevčnikar, 2021, diplomsko delo

Opis: Diplomska naloga opisuje izdelavo končnih avtomatov, ki se lahko odzovejo na okolico in med seboj komunicirajo. Implementiramo jih znotraj računalniške igre z namenom interakcije z igralcem. Končnemu avtomatu definiramo stanja in pogoje za prehode med njimi. Na podlagi tega vežemo na stanja ustrezne dogodke. Stanjem dodamo animacije in vežemo pogoje za prehode na interne spremenljivke ali okolice. Zraven dodamo preprostega igralca, ki lahko vpliva na delovanje končnih avtomatov. Rezultat je več agentov znotraj igre, ki se lahko pomikajo po mapi in delujejo neodvisno. Poleg tega lahko sodelujejo tako, da premagajo igralca.
Ključne besede: končni avtomati, video igre, umetna inteligenca
Objavljeno: 18.10.2021; Ogledov: 15; Prenosov: 6
.pdf Celotno besedilo (1,90 MB)

5.
Uporaba okrepitvenega učenja za optimizacijo krmiljenja semaforjev
Žiga Sušin, 2021, diplomsko delo

Opis: V tej nalogi bomo podrobno preučili metodo okrepitvenega učenja in načine implementacije le-tega. Nato ga bomo uporabili za rešitev zadanega problema, ki je optimizacija krmiljenja semaforjev v križišču. V naslednjih poglavjih bomo na splošno opisali strojno učenje, podrobneje pa okrepitveno učenje. Opisali bomo tudi način implementacije v programskem jeziku Python in knjižnice, ki nam pomagajo pri tem. V drugem delu naloge bomo izdelali program s pomočjo pridobljenega znanja. Na koncu pa bomo še predstavili rezultate simulacij.
Ključne besede: Okrepitveno učenje, umetna inteligenca, promet, Python
Objavljeno: 18.10.2021; Ogledov: 24; Prenosov: 0
.pdf Celotno besedilo (1,21 MB)

6.
Celovit pregled orodij za samodejno strojno učenje
Tomi Milošič, 2021, diplomsko delo

Opis: V diplomski nalogi smo raziskali področje samodejnega strojnega učenja, osredotočili smo se na orodja za samodejno strojno učenje in poudarili njihove prednosti in slabosti na podlagi primerjave glede na različne nabore podatkov. Osredotočili smo se tudi na metodo klasifikacije, saj je to pogosta naloga strojnega učenja. Namen diplomske naloge je ugotoviti, katero orodje je najbolj optimalno za posamezno nalogo. Diplomsko nalogo smo razdelili na dva dela, in sicer teoretični del in praktični del. V teoretičnem delu smo se osredotočili na razjasnitev pojmov, zgodovino strojnega učenja in opis orodij samodejnega strojnega učenja. V praktičnem delu smo opravili primerjave med orodji in ugotovili, da le-ta vračajo podobne rezultate klasifikacije različno hitro. Ugotovili smo tudi, da so orodja namenjena uporabnikom, ki niso strokovnjaki na področju strojnega učenja, in da si orodja delijo skupne značilnosti.
Ključne besede: klasifikacija, strojno učenje, samodejno strojno učenje, umetna inteligenca
Objavljeno: 18.10.2021; Ogledov: 17; Prenosov: 6
.pdf Celotno besedilo (1,37 MB)

7.
Razvoj sistema za pretvorbo besedil v govor z globokimi nevronskimi mrežami
Matevž Bratina, 2021, magistrsko delo

Opis: V magistrski nalogi smo razvili sistem pretvorbe besedila v govor PLATTOS za več jezikov. Sistem bazira na osnovi globokih nevronskih mrež. Osnovni cilj naloge je bil razviti in testirati sistem sinteze govora na osnovi globokega učenja, ki bo čim bolje generiral govor v več jezikih, pri čemer je tudi pomemben čas generiranja. Prvi del naloge tako predstavlja pregled tehnologij sistemov sinteze govora in njihova podrobnejša analiza. Zanimala nas je namreč arhitektura sistema sinteze govora, medsebojna primerjava zmogljivosti sistemov, njihov razvoj in kvaliteta sintetiziranega signala, ki ga določen TTS lahko generira. Sledila je izbira tehnologije globokega učenja, in razvoj novega TTS sistema. Izbrali smo tisto, ki je izkazovala največji potencial, da izpolni vse zastavljene cilje. Sledil je razvoj TTS sistema. Za prvo stopnjo (pretvorba vhodnega besedila v spektrogram) smo izbrali Tacotron globoki model. Ta je namenjen pretvorbi spektrogramov v pripadajoči govorni signal. V drugi stopnji, smo izbrali vokoder Waveglow. Pred izbiro komponent sistema, smo različne tipe vokoderjev in rekonstrukcijskih algoritmov tudi testirali. Sistem TTS na osnovi globokih nevronskih mrež PLATTOS smo testirali na različnih prosto dostopnih bazah govornih podatkov večih jezikov. Ocenjevali in primerjali smo tudi kvaliteto sinteze govora različnih arhitektur z globokimi nevronskimi mrežami. Kot kriterij kvalitete sinteze govora, smo bili predvsem pozorni na naravnost in razumljivost sintetiziranega govora. Pri ocenjevanju kvalitete smo tako uporabili subjektivne MUSHRA teste. Pokazalo se je, da kombinacija globokih nevronskih modelov Tacotron in Waveglow zagotovi najboljše rezultate v večih jezikih, kar se tiče kvalitete sintetiziranega govora in hitrosti generiranja odziva.
Ključne besede: globoko učenje, nevronska mreža, sinteza govora, umetna inteligenca, Pytorch, Tensorflow, Tacotron, Waveglow, Wavenet, WaveRNN
Objavljeno: 18.10.2021; Ogledov: 21; Prenosov: 7
.pdf Celotno besedilo (3,01 MB)

8.
Implementacija inteligentnega agenta za igro lažnivec na osnovi statističnega modela
David Mikek, 2021, diplomsko delo

Opis: Lažnivec je popularna igra s kartami za dva igralca, ki si med seboj razdelita karte in jih izmenično odlagata na kup. Pri sprejemanju svojih odločitev se odločata glede na število kart v rokah in na kupu ter glede na predvidevanje nasprotnikovih potez. V tem diplomskem delu smo predstavili lastno implementacijo igre, ki vključuje več vrst računalniških agentov, definiranih na osnovi statističnih modelov. Poleg tradicionalnih hevristik igranja smo za njihovo definicijo uporabili tudi genetski algoritem, kjer se uspešnost igranja agentov preverja s turnirjem. Slednjega smo izvedli po principu, da vsak igra z vsakim, in z igranjem agentov proti človeškemu nasprotniku. Rezultati igre med agenti so pokazali, da za igro lažnivec ne obstaja splošno najuspešnejša strategija, ki bi zagotavljala zmago v večini primerov. Rezultati igre proti človeškemu igralcu pa so razkrili ključno slabost statistično podprtih modelov, ki se niso zmožni prilagoditi spremembam v nasprotnikovi strategiji.
Ključne besede: lažnivec, igra s kartami, genetski algoritem, umetna inteligenca, računalniški agenti
Objavljeno: 18.10.2021; Ogledov: 26; Prenosov: 6
.pdf Celotno besedilo (1,64 MB)

9.
Uvedba koncepta inteligentne organizacije z uporabo rešitev SAP
Nejc Trpin, 2021, magistrsko delo

Opis: Tehnologija se nenehno razvija in kot odraz na to se v poslovnem svetu pojavljajo različni koncepti, s pomočjo katerih lahko organizacije implementirajo najsodobnejše tehnologije kot so internet stvari, strojno učenje, napredna analitika in umetna inteligenca v svoje poslovanje. V zadnjih letih se vedno bolj govori o konceptu inteligentnih organizacij (angl. Intelligent enterprise), katere s pomočjo implementacije naprednih inteligentnih tehnologij v različnih industrijah uvajajo inovacije na raznih področji poslovanja ter s tem postavljajo mejnike tehnološkega napredka in strateškega razvoja za podjetja po vsem svetu. Ker številna podjetja, želijo doseči to inteligentno komponento poslovanja s pomočjo uvedbe koncepta inteligentne organizacije, so različni ponudniki programskih rešitev na trgu predstavili okvirje informacijske infrastrukture, nove programske rešitve in aplikacije, ki omogočajo integracijo najsodobnejših tehnologij v poslovanje. Eno takšnih podjetji je podjetje SAP, katero je na trg predstavilo svoj komplet rešitev za SAP inteligentno organizacijo. V prvem delu magistrske nalogo smo se posvetili pojmu inteligentne organizacije, ga pojasnili, opredelili smo katere pogoje morajo podjetja izpolnjevati, da jih lahko tretiramo kot inteligentne organizacije inteligentne organizacije in predstavili pogoje za opredelitev podjetja kot SAP inteligentne organizacije ter opredelili osnovno sestavo SAP inteligentnih organizacij. Raziskali smo napredne tehnologije inteligentnih organizacij ter preučili pojem rešitev ERP, saj rešitve ERP predstavljajo digitalno jedro inteligentnih organizacij. V nadaljevanju smo raziskovali različne metodologije, strategije in kritične dejavnike katere je potrebno upoštevati pri uvedbi koncepta inteligentne organizacije v podjetje. Sledila je podrobnejša analiza SAP S/4 HANA rešitve in drugih tehnologij, ki pogosto igrajo pomembno vlogo pri uvedbi koncepta inteligentne organizacij ter predstavljajo njihove ključne komponente digitalnega okvirja ter informacijske podpore. Drugi del magistrske naloge smo posvetili analizi treh študijskih primerov podjetij različnih panog, ki so v svoje poslovanje v določeni meri že uvedle koncept inteligentne organizacije s pomočjo rešitev podjetja SAP. Ob tem smo poskušali ugotoviti uspešnost implementacij koncepta v podjetja glede na njihove predhodno zastavljene cilje, preučili smo tudi katere rešitve so v posamezna podjetja bile implementirane, ter analizirali splošno stanje po uvedbi koncepta v podjetje. Ta del raziskave je predstavljal praktično osnovo, za potrditev ugotovitev iz teoretičnega dela.
Ključne besede: Inteligentna organizacija, SAP, umetna inteligenca, ERP solutions, SAP S/4 HANA
Objavljeno: 01.09.2021; Ogledov: 99; Prenosov: 35
.pdf Celotno besedilo (1,80 MB)

10.
Koncept ekonomije strojev v pametni proizvodnji
Martin Lenart Štrovs, 2021, diplomsko delo

Opis: To diplomsko delo obravnava koncept ekonomije strojev v pametni proizvodnji. Namen je ustvariti jasen pregled nad trenutnim stanjem raziskav na tem področju ter spremljajočih tehnologijah, razumevanje katerih je pogoj za razumevanje ekonomije strojev. Pričujoče delo se najprej osredotoči na osnovne koncepte: internet stvari, agenti, tehnologije razpršenih evidenc, ekonomija strojev ter dva dodatna koncepta; droni v industriji in proizvodnja v oblaku, ki sta tesno vpletena v razvoj tega novega načina sodelovanja med stroji. Sledi pregled trenutnega stanja v industriji kot tudi potrebnih tehnologij za razširitev in uvajanje tehnologije ekonomije strojev v realna proizvodna okolja. Trenutno stanje raziskav je predstavljeno s predstavitvijo ugotovitev in analizo relevantnih razpoložljivih člankov. V sklepu ugotavljamo, da je ekonomija strojev – sodeč po trenutnih raziskavah – zelo obetavno področje, ki je naslednji logičen korak v pametni proizvodnji.
Ključne besede: ekonomija strojev, pametna proizvodnja, internet stvari, tehnologije razpršenih evidenc, umetna inteligenca
Objavljeno: 27.08.2021; Ogledov: 105; Prenosov: 30
.pdf Celotno besedilo (894,12 KB)

Iskanje izvedeno v 0.15 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici