1. Integracija velikih jezikovnih modelov v mobilne rešitveDavid Balažic, 2024, diplomsko delo Opis: Diplomsko delo se osredotoča na analizo in implementacijo velikih jezikovnih modelov v mobilne rešitve z namenom raziskave njihovega delovanja, integracije in vpliva na uporabniško izkušnjo. V prvem delu je predstavljen teoretični del delovanja velikih jezikovnih delov. V praktičnem delu je ponazorjeno implementiranje teh modelov v mobilne rešitve in predstavljanje pristopa delovanja preko programskega vmesnika ter neposredno na napravi. Rezultati raziskave kažejo, da je pristop s programskim vmesnikom primernejši ob uporabi kompleksnejših modelov, vendar se pristop neposredno na napravi izkaže za koristnega ob uporabi manjših modelov. Ključne besede: veliki jezikovni modeli, umetna inteligenca, mobilne rešitve, model Objavljeno v DKUM: 22.10.2024; Ogledov: 0; Prenosov: 0 Celotno besedilo (1,58 MB) |
2. 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: 1 Celotno besedilo (1,31 MB) |
3. Analiza in primerjava kakovosti rešitev velikih jezikovnih modelov pri reševanju spletnih programskih problemovAndraž Oset, 2024, diplomsko delo Opis: V diplomskem delu smo analizirali učinkovitost in kakovost rešitev velikih jezikovnih modelov pri reševanju spletnih programskih problemov. V uvodnem delu smo podrobno predstavili spletne označevalne jezike, programske jezike ter spletne tehnologije, uporabljene v našem delu, in opisali področje umetne inteligence, s poudarkom na velikih jezikovnih modelih. V osrednjem delu smo izvedli temeljito analizo teh modelov pri reševanju spletnih programskih problemov. Pripravili smo prilagojen nabor vprašanj. Analiza temelji na modelih ChatGPT in Blackbox AI, ki smo ju uporabili za oceno uspešnosti in kakovosti. Jezikovni model ChatGPT je bil malo boljši, saj je pokazal nekoliko višjo raven kakovosti pri reševanju zastavljenih nalog. Ključne besede: umetna inteligenca, veliki jezikovni modeli, analiza, spletno programiranje Objavljeno v DKUM: 14.10.2024; Ogledov: 0; Prenosov: 0 Celotno besedilo (2,91 MB) |
4. Stil vodenja in organizacijska energija na fursMartin Jurše, 2024, magistrsko delo Opis: Pri doseganju ciljev organizacije, tako v poslovnem kot v javnem sektorju, ima uspešnost zaposlenih pomembno vlogo pri doseganju teh ciljev. Od uspešnosti teh zaposlenih je odvisno uresničevanje načrtov, ki jih oblikujejo in izdajajo vodilni v organizaciji. Cilje, ki jih pričakujeta vodstvo in organizacija, je mogoče doseči, po drugi strani pa, če uspešnost zaposlenih ni dobra, pričakovanja in cilji vodstva in organizacije ne bodo doseženi. Uspešnost kot dejanja ali vedenje, ki so povezana s cilji, ki jih želi organizacija doseči. Če vedenje in dejanja zaposlenih ustrezajo organizacijskim ciljem, bo te cilje lažje doseči, če pa vedenje in dejanja zaposlenih ne ustrezajo organizacijskim ciljem, bo organizacijske cilje težko ali nemogoče doseči. Na uspešnost zaposlenega vplivajo številni dejavniki, in sicer: njegove sposobnosti, osebna motivacija, osebna podpora, prisotnost na delovnem mestu, ter odnos z organizacijo oziroma odnos s podjetjem.
Vodenje ima osrednjo vlogo pri upravljanju in je potrebno v vseh organizacijah, da bi preprečili kaos. To vlogo običajno prevzame posameznik, znan kot vodja, njegov pristop pa je odvisen od posebnih okoliščin v organizaciji. Različne razmere zahtevajo različne stile vodenja, vodje pa morajo upoštevati tudi organizacijsko energijo, ki je sila, ki podjetje žene k doseganju njegovih ciljev. Da bi organizacija bila uspešna, mora imeti visoko raven pozitivne energije. V Sloveniji to energijo merimo vsako leto od leta 2016, po začetnih meritvah leta 2006.
Na Finančnem uradu Maribor smo ocenili organizacijsko energijo in ugotovili, da v organizaciji prevladuje energija udobne inertnosti. Izračunan je bil indeks organizacijske energije, ki znaša 1,89 točke, kar je nižje od povprečja javnega sektorja ali nacionalne ravni. Ugotovljeno je bilo, da demokratičen stil vodenja ima statistično značilno pozitiven vpliv na prisotnost produktivne energije na FU Maribor, hkrati smo delno potrdili da birokratičen stil vodenja ima statistično značilen negativni vpliv na prisotnost udobnostne energije. Podani so bili ukrepi za dvig produktivne energije. Vodjem je bilo predlagano prilagajanje stila vodenja glede na energetska stanja posameznih sektorjev, sej so nekateri zaposleni zadovoljni s izbranim stilom vodenja njihovega vodje. Ključne besede: Vodenje, stili vodenja, modeli vodenja, organizacijska energija, javni sektor Objavljeno v DKUM: 04.10.2024; Ogledov: 0; Prenosov: 18 Celotno besedilo (4,83 MB) |
5. Varnost poslovnih podatkov pri implementaciji inteligentnega sistema chatgptMarija Koleva, 2024, diplomsko delo Opis: Namen diplomske naloge je bil raziskati implementacijo in uporabo generativnih modelov, predvsem modelov generative pre-trained transformer (GPT), v poslovnem okolju podjetja X in razumeti njihov vpliv na poslovne procese. S poudarkom na varnosti in produktivnosti smo preučili prednosti in izzive integracije teh tehnologij ter opredelili ključne ugotovitve, ki vključujejo izboljšano učinkovitost, inovativnost, kakovost storitev in varnost podatkov. Uporabljene metode vključujejo študijo primera, intervju z vodjo projekta, analizo podatkov in pregled literature. Glavni zaključki vključujejo poudarek na potrebi po implementaciji varnostnih protokolov, upoštevanju etičnih vidikov in implementaciji najboljših praks pri implementaciji generativnih modelov. Priporočila vključujejo uporabo robustnih varnostnih mehanizmov, optimizacijo poslovnih procesov in nadaljnje raziskovanje možnosti uporabe generativnih modelov v poslovnem okolju. Ključne besede: generativni modeli, GPT, poslovno okolje, varnost, produktivnost Objavljeno v DKUM: 03.10.2024; Ogledov: 0; Prenosov: 8 Celotno besedilo (1,04 MB) |
6. Uporaba umetne inteligence v konstruiranju : diplomsko deloVid Stanovnik, 2024, diplomsko delo Opis: Namen diplomskega dela je raziskati uporabo umetne inteligence pri procesu konstruiranja. Delo se osredotoča na uvajanje različnih orodij umetne inteligence in tehnik za izboljšanje učinkovitosti, natančnosti in inovativnosti v procesu načrtovanja in modeliranja. Predstavljene so teoretične osnove umetne inteligence, vključno s strojnim učenjem, nevronskimi mrežami in globokim učenjem. Analizirane so prednosti in slabosti uporabe umetne inteligence, kot so zmanjšanje človeških napak, izboljšana produktivnost, vendar visoki stroški in kompleksnost uvajanja. Poleg tega so predstavljeni praktični primeri uporabe umetne inteligence pri konstruiranju, vključno z orodji, kot so ChatGPT za generiranje zahtevnikov, Autodesk Fusion 360 za generativno oblikovanje in Solidworks za avtomatizacijo oblikovalskih procesov. Ključne besede: umetna inteligenca, konstruiranje, generativno oblikovanje, globoki generativni modeli, strojno učenje, globoko učenje. Objavljeno v DKUM: 30.09.2024; Ogledov: 0; Prenosov: 20 Celotno besedilo (2,91 MB) |
7. Komparativna analiza orodij za vodenje projektov podprtih z umetno inteligencoNina Horvat, 2024, diplomsko delo Opis: Dandanes se, predvsem v podjetjih, soočajo s kompleksnimi projekti in izzivi, kot so obsežne količine podatkov, spreminjajoče zahteve, težave pri upravljanju časa ter virov in pomanjkljiva komunikacija. Napredne tehnološke rešitve in orodja za projektno vodenje postajajo ključna za uspešno izvedbo projektov. V diplomskem delu smo na začetku predstavili, kaj je projektno vodenje in katere so vrste projektov, v nadaljevanju smo predstavili umetno inteligenco, njeno uporabo pri optimizaciji projektov ter vpliv na vodenje. Ocenili smo prednosti in slabosti treh obstoječih orodij za projektno vodenje, podprtih z umetno inteligenco ter izvedli komparativno analizo izbranih orodij. Ključne besede: Inteligentni sistemi, komparativna analiza orodij umetne inteligence, napovedni modeli za vodenje, umetna inteligenca, vodenje projektov. Objavljeno v DKUM: 19.09.2024; Ogledov: 0; Prenosov: 19 Celotno besedilo (2,61 MB) |
8. Finančni modeli in upravljanje javnih rtv servisov v evropskem prostoruUrh Feldin, 2024, diplomsko delo Opis: Diplomsko delo preučuje finančne modele in upravljanje javnih RTV servisov v evropskem prostoru. Namen naloge je analizirati finančno in upravljavsko stanje petih evropskih javnih RTV servisov s pomočjo primerjave letnih poročil, pregleda zakonodaje in literature. Analizirali smo razvojne trende, spremembe v financiranju in uporavljanju ter ključne izzive, s katerimi se soočajo ti servisi. Identificirali smo, da so kljub stabilnim prihodkom servisi soočeni s finančnimi težavami, potrebo po digitalni transformaciji in iskanju novih virov financiranja. Ugotovitve kažejo na potrebo po nadaljnjem raziskovanju, vključujoč več podatkov in poglobljeno analizo vpliva digitalne transformacije. Ključne besede: javni RTV servis, finančni modeli, upravljanje. Objavljeno v DKUM: 19.09.2024; Ogledov: 0; Prenosov: 9 Celotno besedilo (938,63 KB) |
9. Strategije prilagajanja izhodov velikih jezikovnih modelovBard Grujič, 2024, magistrsko delo Opis: Namen magistrskega dela je sistematično predstaviti, raziskati in analizirati delovanje velikih jezikovnih modelov, s posebnim poudarkom na modelu transformatorja, ter raziskati, kako prilagoditi izhode teh modelov za specifične potrebe organizacij. V praksi bomo preučili, kako ta prilagoditev deluje, tako da bomo razvili in demonstrirali aplikacijo za iskanje ključnih besed po dokumentih v PDF formatu z uporabo velikega jezikovnega modela GPT-4 podjetja OpenAI. Ključne besede: veliki jezikovni modeli, modeli obdelave naravnega jezika, umetna inteligenca, inženiring spodbud Objavljeno v DKUM: 19.09.2024; Ogledov: 0; Prenosov: 11 Celotno besedilo (2,79 MB) |
10. Optimizacija podatkov vremenskega modela z uporabo naprednih metod strojnega učenjaRene Rajzman, 2024, diplomsko delo Opis: Diplomsko delo prikazuje uporabo različnih kombinacij metod strojnega učenja, kot sta naključni gozd in gradientno povečevanje, ki jih ponuja Python knjižnica Sklearn, pri optimizaciji rezultatov vremenskih napovednih modelov. Obravnavani vremenski napovedni modeli se uporabljajo na področju elektroenergetskih sistemov za izračun dinamične termične meje daljnovodov. Končni sistem, ki za optimizacijo podatkov vremenskih napovednih modelov uporablja metode strojnega učenja, lahko izboljša natančnost izračunane termične meje, ki je ključnega pomena za dobro elektroenergetsko logistiko. Ključne besede: strojno učenje, Python, DTR, vremenski modeli, optimizacija podatkov Objavljeno v DKUM: 19.09.2024; Ogledov: 0; Prenosov: 5 Celotno besedilo (3,32 MB) |