1. Vpliv umetne inteligence na zaposlovanjeAleš Korošec, 2025, magistrsko delo Opis: Umetna inteligenca (UI) je ena ključnih tehnologij četrte industrijske revolucije, ki že povzroča pomembne spremembe v družbi in na trgu dela. Magistrska naloga obravnava vpliv UI na zaposlovanje ter preoblikovanje delovnih okolij v različnih gospodarskih sektorjih. Raziskava se osredotoča na proizvodni, storitveni in razvojni sektor, pri čemer analiziramo, kako zaposleni in vodstvo zaznavajo prisotnost UI v organizacijah ter kakšne izzive in priložnosti prinaša njena implementacija. Cilj raziskave je ugotoviti, v kolikšni meri so zaposleni in vodstvo seznanjeni z vplivom tehnologije na delovna mesta ter kako se kadrovski management sooča s spremembami v zaposlovanju.
V teoretičnem delu smo predstavili zgodovinski razvoj tehnologij, opredelili ključne inovacije in preučili sodobne trende v zaposlovanju. Poseben poudarek smo namenili kadrovskemu managementu v kontekstu UI, kjer smo analizirali vpliv tehnologije na procese zaposlovanja, izbire kandidatov in upravljanje talentov. Empirični del temelji na kombinaciji kvantitativnih in kvalitativnih metod. Izvedli smo anketno raziskavo ter opravili intervjuja s predstavnikoma izbranih podjetij.
Rezultati raziskave nakazujejo, da je dejanska uporaba UI v trenutnem delovnem okolju še vedno omejena. Vodstva organizacij sicer prepoznavajo njen potencial, vendar niso v celoti pripravljena na spremembe. Ključni izzivi, s katerimi se soočajo, vključujejo etične dileme, varnost podatkov in transparentnost algoritmov pri izbiri kandidatov. Prav tako še niso vzpostavljene ustrezne strategije za krepitev medgeneracijske pomoči pri usposabljanju zaposlenih za delo z UI. Za uspešno implementacijo so ključni vlaganje v usposabljanje zaposlenih, razvoj organizacijske kulture ter prilagoditev regulativnih okvirjev, ki bodo zagotavljali etično in pravično uporabo UI v procesih zaposlovanja.
Ključne besede: Prihodnost dela, zaposlovanje, umetna inteligenca, kadrovski management, zaposleni.
Objavljeno v DKUM: 20.06.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 0
 Celotno besedilo (1,48 MB) |
2. Vpliv umetne inteligence na digitalni marketingTjaša Malok, 2025, magistrsko delo Opis: Umetna inteligenca vse bolj zaznamuje sodobni digitalni marketing, saj temeljito spreminja načine, kako podjetja ustvarjajo vsebine, komunicirajo z uporabniki in prilagajajo svojo prisotnost v digitalnem okolju. V magistrskem delu je predstavljeno, na kakšne načine podjetja z uporabo umetne inteligence izboljšujejo personalizacijo, napovedujejo vedenje uporabnikov, avtomatizirajo marketinške procese ter vzpostavljajo bolj relevantno in učinkovito komunikacijo s ciljnim občinstvom.
Ob tem naloga izpostavlja tudi ključne izzive, s katerimi se soočajo podjetja pri implementaciji umetne inteligence, kot so pomanjkanje znanja, visoki stroški, kompleksnost tehnologije ter etični in pravni pomisleki. Analiza primerov iz prakse kaže, da uspešna uvedba umetne inteligence ne zahteva le tehnološke rešitve, temveč tudi premišljen strateški pristop, prilagoditev organizacijskih procesov in odgovorno upravljanje podatkov.
Ključne besede: umetna inteligenca, digitalni marketing, izkušnja stranke
Objavljeno v DKUM: 19.06.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 9
Celotno besedilo (4,35 MB) |
3. Vključevanje umetne inteligence v CRM rešitveTadeja Vogrinčič, 2025, magistrsko delo Opis: V današnjem času vse večjega tehnološkega napredka postaja umetna inteligenca vse bolj priljubljena komponenta poslovnih modelov. V magistrskem delu smo obravnavali povezovanje umetne inteligence v CRM rešitve. Ugotavljali smo, kakšen vpliv imajo pametne rešitve, povezane z umetno inteligenco na odnose s strankami in samo poslovanje. V teoretičnem delu so predstavljene CRM rešitve-kot orodja in tehnologije, ki izboljšajo in upravljajo z odnosi s strankami. Umetna inteligenca pa je opredeljena kot področje računalniške znanosti, ki se osredotoča na razvoj inteligentnih strojev, ki bodo sposobni sprejemanja racionalnih odločitev in razmišljanja po človeškem vzgledu. Predstavljena je njuna integracija, delovanje in prednosti, ki jih ta povezava prinaša na poslovanje podjetij. V empiričnem delu smo izvedli primerjalno analizo treh ponudnikov rešitev CRM, ki imajo vključeno umetno inteligenco - Salesforce, Hubspot in Microsoft Dynamics 365. Rešitve smo podrobneje primerjali glede na njihove funkcionalnosti, ceno, možnosti integracije z ostalimi aplikacijami, proces implementacije, načine poročanja in kako je v rešitvi uporabljena umetna inteligenca. Povzeli smo rezultate primerjalne analize in pripravili napotke za izbiro prave CRM rešitve glede na velikost podjetja. V zadnjem poglavju smo se dotaknili še posebej pomembne tematike varstva podatkov in etičnih vprašanj, ki se porajajo z vedno hitrejšim razvojem umetne inteligence.
Ključne besede: CRM rešitve, umetna inteligenca, upravljanje odnosov s strankami, Salesforce, Hubspot, Microsoft Dynamics 365
Objavljeno v DKUM: 19.06.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 3
Celotno besedilo (3,43 MB) |
4. Primerjava generativnih metod umetne inteligence za kreiranje slikovnih vsebin : magistrsko deloNik Ključevšek, 2025, magistrsko delo Opis: 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.
Ključne besede: generativna umetna inteligenca, ustvarjanje slik, primerjava modelov, kakovost slik
Objavljeno v DKUM: 06.06.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 15
Celotno besedilo (21,80 MB) |
5. Primerjava generativnih modelov umetne inteligence za generiranje programske kode : magistrsko deloJan Ključevšek, 2025, magistrsko delo Opis: 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.
Ključne besede: generativna umetna inteligenca, generiranje programske kode, kakovost programske kode, metrike kakovosti kode
Objavljeno v DKUM: 06.06.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 13
Celotno besedilo (1,94 MB)
Gradivo ima več datotek! Več... |
6. Uporaba umetne inteligence in strojnega učenja v preprečevanju bančnih goljufijKlavdija Klinc, 2025, magistrsko delo Opis: 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.
Ključne besede: Umetna inteligenca, bančna goljufija, programske rešitve, strojno učenje, banke, komitenti.
Objavljeno v DKUM: 05.06.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 6
Celotno besedilo (1,98 MB) |
7. Priložnosti in izzivi umetne inteligence v vodenju projektov : diplomsko deloRok Žonta, 2025, diplomsko delo Opis: V diplomskem delu se osredotočamo na priložnosti in izzive umetne inteligence (UI) v vodenju projektov. Glavni namen raziskave je analizirati, kako UI lahko izboljša vodenje projektov in se učinkovito integrira v procese, hkrati pa prepoznati ovire. Za pridobitev podatkov in primerjavo orodij smo izvedli pregled funkcionalnosti orodji, praktični primer in analizo občutkov. Končni rezultati kažejo, da je UI učinkovita pri avtomatizaciji osnovnih nalog, medtem ko je človeško strokovno znanje ključno za kompleksnejše vidike. V sklepu ugotavljamo, da kombinacija avtomatizacije UI in človeškega znanja prinaša najboljše rezultate ter da bo človeški faktor ključen tudi v prihodnosti integracije UI v projektno vodenje.
Ključne besede: vodenje projekta, umetna inteligenca, primerjave, sodobna orodja za vodenje projektov, funkcionalnosti, analiza, priložnosti, izzivi
Objavljeno v DKUM: 03.06.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 12
Celotno besedilo (3,04 MB) |
8. Širjenje obzorij o poučevanju glasbe2025 Opis: 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.
Ključne besede: glasba, poučevanje glasbe, umetna inteligenca, digitalna orodja, inkluzivnost, interdisciplinarnost
Objavljeno v DKUM: 02.06.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 5
Celotno besedilo (6,81 MB)
Gradivo ima več datotek! Več... |
9. Analiza kopilotov: razvoj in razlike pogovornih sistemov umetne inteligenceTamara Šipek, 2025, magistrsko delo Opis: Magistrsko delo zajema teoretični in aplikativni del. Teoretičen del magistrskega dela je ločen na dva dela. Prvi del predstavlja umetno inteligenco, pregled razvoja umetne inteligence, temeljne koncepte, ki zajemajo strojno učenje, globoko učenje in obdelavo naravnega jezika in se zaključi z etičnimi vidiki umetne inteligence. Drugi del definira pogovorne sisteme umetne inteligence, pregled njihovega razvoja, vrste pogovornih sistemov, ki se ločijo na klepetalne robote, virtualne pomočnike in kopilote in se zaključi z etičnimi vidiki pogovornih sistemov z umetno inteligenco. Začetki umetne inteligence segajo v filozofijo, fikcijo in domišljijo. Ideja, da bi neživim predmetom dali inteligenco, že dolgo fascinira človeštvo. Umetna inteligenca je znanost o ustvarjanju inteligentnih strojev in programov, ki so zmožni delovati podobno kot človeška inteligenca. Pogovorni sistemi umetne inteligence pa so vmesniki za interakcijo z naravnim jezikom, zasnovani za simulacijo človeških pogovorov z uporabo umetne inteligence. V aplikativnem delu naloge smo podrobneje analizirali kopilote in med seboj primerjali izbrane tri: Microsoft Copilot, Aisera Enterprise AI Copilot in GitHub Copilot. Po analizi in pregledu literature smo potrdili naslednje: a) predstavljeni pogovorni sistemi imajo konkretne razlikovalne karakteristike, b) sprejetje in uporaba kopilotov sproža etične pomisleke in c) uporaba kopilotov zvišuje produktivnost uporabnikov.
Ključne besede: umetna inteligenca, pogovorni sistemi, klepetalni roboti, virtualni pomočniki, kopiloti.
Objavljeno v DKUM: 29.05.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 23
Celotno besedilo (3,64 MB) |
10. Umetna inteligenca na področju izobraževanjaManca Marguč, 2025, diplomsko delo Opis: 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.
Ključne besede: Umetna inteligenca, izobraževanje, tehnologija
Objavljeno v DKUM: 29.05.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 23
Celotno besedilo (906,41 KB) |
