| | 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 / 682
Na začetekNa prejšnjo stran12345678910Na naslednjo stranNa konec
1.
Slovenščina na dlani 4
Natalija Ulčnik, 2021

Opis: Monografija v prvem delu prinaša znanstvene, v drugem delu pa strokovne prispevke o razvoju in rabi jezikovnih virov in učnih e-okolij za jezikovni pouk slovenščine. V izhodišče postavlja digitalizacijo v jezikoslovju in nove možnosti poučevanja slovenščine ter nakazuje smernice razvoja učnih gradiv. Izpostavljeni so najnovejši jezikovni viri, ki lajšajo učenje ter poučevanje slovenščine, npr. Vejice 1.0, Jezikovni sledilnik 1.0, Sloleks 2.0, SPiPP, nekateri med njimi pa učinkovito izkoriščajo tudi igrifikacijske elemente, npr. Igra besed. V središču zanimanja je inovativno učno e-okolje Slovenščina na dlani, njegova priprava in specifike vsebinskih sklopov. Analiziran je tudi vpliv informativne literature v učnih e-virih na razvoj bralne pismenosti. Monografija se zaokrožuje z razmislekom o pomenu večjezičnosti in osebne raznojezičnosti v digitalni dobi ter s prikazom inovativnih didaktičnih pristopov, ki jih je v epidemioloških razmerah spodbudila povečana raba sodobnih tehnologij.
Ključne besede: jezik, jezikovni viri, učno e-okolje, e-orodje, slovenščina, učenje, poučevanje, pravopis, slovnica, frazeologija besedilo
Objavljeno: 30.09.2021; Ogledov: 46; Prenosov: 6
.pdf Celotno besedilo (8,16 MB)
Gradivo ima več datotek! Več...

2.
Razvoj klasifikacijskega modela za računalniško opremo
Bojan Perko, 2021, magistrsko delo

Opis: Zaključna naloga obravnava načrtovanje in razvoj celovite rešitve, ki vključuje razvoj več razrednega klasifikacijskega modela in razvoj modelov razvrščanja v skupine z uporabo strojnega učenja. Glavni namen rešitve je nadomestitev ročnega uvrščanja podatkov o računalniških izdelkih v vnaprej določene skupine izdelkov, in sicer z avtomatizirano celovito rešitvijo, katere namen je izboljšanje procesa izračuna indeksa cen življenjskih potrebščin. Izdelki, razvrščeni v skupine, so namreč osnova za zajem podatkov pri izračunu indeksa cen življenjskih potrebščin, ki se uporablja za merilo inflacije. Rešitev smo razvili po metodologiji CRISP-DM, z uporabo različnih tehnologij, in sicer relacijske podatkovne baze Microsoft SQL Server, ogrodja .NET Core, ogrodja ML.NET in programskega jezika C#. Rezultat zaključnega dela je celovita rešitev, ki omogoča samodejno izvajanje napovedi oziroma klasifikacije podatkov o računalniških izdelkih ter v nadaljevanju združevanje teh podatkov v homogene skupine, hkrati pa preko aplikacijskega vmesnika uporabnikom omogoča nadzor nad izvajanjem delovanja rešitve. Rešitev, ki smo jo razvili v zaključni nalogi, pripomore k bolj konsistentni, kakovostni in učinkoviti obdelavi podatkov ter s tem olajša delo pri naročniku. Možnosti nadaljnjega razvoja se kažejo v več segmentih, pri čemer je bistvenega pomena uporaba večje količine podatkov in s tem bolj natančna klasifikacija.
Ključne besede: strojno učenje, klasifikacija, gručenje, ML.NET, podatkovna baza
Objavljeno: 18.08.2021; Ogledov: 169; Prenosov: 18
.pdf Celotno besedilo (2,09 MB)

3.
Prepoznava štetja kart pri igri blackjack z metodami strojnega učenja
Aljaž Berčič, 2021, diplomsko delo

Opis: V tem diplomskem delu smo raziskali igro blackjack, strategije štetja kart, strojno učenje in metode za prepoznavo igralcev, ki štejejo karte. Blackjack je ena izmed najstarejših in najbolj priljubljenih igralniških iger s kartami na svetu. Pravila igre so se skozi čas zelo spreminjala, eden izmed razlogov zato pa je prav gotovo strategija štetja kart in njen razvoj. V diplomskem delu smo tako preverili različno literaturo o igri blackjack in vplivu različnih pravil na samo igro. Raziskali smo različne strategije štetja kart in njihov razvoj. Zaradi hitrega razvoja tehnologije in mobilnih aplikacij je postalo štetje kart dostopno in mnogo lažje za povprečnega igralca. Preverili smo, kako so se igralnice soočile s tem izzivom, saj so vstopali številni igralci, ki so bili opremljenih z znanjem štetja kart. Z uporabo zahtevnejših aplikacij kot je CVCX smo tudi matematično preverili, kako štetje kart, natančneje strategija Hi-Lo, ki je zelo preprosta in popularna, vpliva na igralnice ter koliko lahko igralec, ki šteje karte igralnico oškoduje. Zaradi pomanjkanja raziskav na področju prepoznave igralcev, ki štejejo karte, smo se odločili, da z uporabo metod strojnega učenja – natančneje odločitvenega drevesa, poskušamo identificirati igralce, ki štejejo karte. Zato smo v diplomskem delu natančneje raziskali strojno učenje, algoritme in metode, ki se pri strojnem učenju uporabljajo ter jih uspešno uporabili pri igri blackjack. Odgovorili smo na raziskovalno vprašanje, ali lahko z metodami strojnega učenja prepoznamo igralce, ki štejejo karte. Rezultati so nam pokazali, da jih lahko uspešno prepoznamo. Uspešnost je bila v primeru, ko gledamo samo igralca, ki šteje karte, več kot 80 %. Vendar smo se pri rezultatih soočili z omejitvami, saj smo veliko število osnovnih igralcev napačno klasificirali kot igralca, ki šteje karte. To nas je pripeljalo do zaključkov, da program še ni popoln in je mogočih še veliko nadgradenj saj ne želimo osnovnih igralcev, ki so igralnicam glavni vir prihodka, odsloviti iz igralnice.
Ključne besede: diplomske naloge, blackjack, štetje kart, strojno učenje, odločitvena drevesa, prepoznava
Objavljeno: 09.08.2021; Ogledov: 181; Prenosov: 60
.pdf Celotno besedilo (1,52 MB)
Gradivo ima več datotek! Več...

4.
Napovedovanje verjetnosti neplačila z nevronskimi mrežami
Urban Rajter, 2021, magistrsko delo

Opis: Umetna inteligenca se nanaša na teorijo in razvoj računalniških sistemov, ki lahko opravljajo naloge, ki običajno zahtevajo človeško inteligenco. Podskupina strojnega učenja je globoko učenje, kjer se umetne nevronske mreže, algoritmi, ki jih navdihujejo človeški možgani, učijo iz velikih količin podatkov. Podobno, kot se ljudje učimo iz izkušenj, bi algoritem globokega učenja večkrat ponovil isto nalogo in jo vsakič nekoliko prilagodil, da bi izboljšal rezultat. V tej magistrski nalogi so predstavljene nevronske mreže, tipi nevronskih mrež in njihova uporaba. Podrobneje je opisana uporaba nevronskih mrež za namene napovedovanja verjetnosti neplačila. Uporabljen je model globoke nevronske mreže na anonimiziranih podatkih podjetja. Opisan je postopek priprave podatkov in postopek učenja modela na vhodnih podatkih. Analiza končnega rezultata pove, da je uporaba nevronskih mrež smiselna, saj algoritem nudi visoko natančnost.
Ključne besede: strojno učenje, nevronske mreže, globoko učenje, globoke nevronske mreže, kreditno tveganje
Objavljeno: 02.08.2021; Ogledov: 161; Prenosov: 19
.pdf Celotno besedilo (1,95 MB)

5.
Prepoznava prstov s pomočjo globokega učenja
Robert Kopušar, 2021, magistrsko delo

Opis: Magistrsko delo obravnava problematiko prepoznavanja prstov na roki, s pomočjo katere lahko v ozadju upravljamo najrazličnejše naloge in procese. Delo je zasnovano kot predstavitev reševanja iste problematike s pomočjo dveh različnih pristopov in predstavitev njunih prednosti in slabosti. Z uporabo tehnologije iskanja vzorca v sliki smo se problematike lotili na direkten način in v sliki sami iskali značilnost, s pomočjo katere smo iz slike razbrali tudi želeno gesto rok s prsti. Z uporabo tehnologije globokega učenja smo iskanje značilnosti prepustili umetni inteligenci, a smo zato na začetku potrebovali veliko bazo že rešenih primerov prepoznav. Dognanja iz tega dela dajejo dobra izhodišča vsem raziskovalcem in inženirjem pri nadaljnjemu raziskovanju in implementaciji sistemov slikovne prepoznave, ki temeljijo na tehnologiji strojnega vida ali globokega učenja.
Ključne besede: slikovno prepoznavanje, globoko učenje, LabVIEW, TensorFlow, prst
Objavljeno: 21.06.2021; Ogledov: 485; Prenosov: 28
.pdf Celotno besedilo (5,33 MB)

6.
Okrepitveno učenje agentov za igranje iger v pogonu Unity
Jan Banko, 2021, magistrsko delo

Opis: V magistrskem delu obravnavamo algoritme okrepitvenega učenja na primeru igranja računalniških iger. Namen magistrskega dela je implementacija igre v okolju Unity in analiza učinkovitosti algoritmov okrepitvenega učenja računalniškega igralca. Opisane so teoretične osnove okrepitvenega učenja, podrobneje pa so predstavljeni algoritmi PPO (angl. Proximal Policy Optimization), SAC (angl. Soft Actor Critic) in DQN (angl. Deep Q-Network), ki so uporabljeni v končni analizi. Rezultati so pokazali, da je bilo učenje agenta v celoti gledano uspešno. V testnem okolju se je najbolje odrezal algoritem PPO, z uporabo katerega je naučen agent v povprečju dosegal 86,4% maksimalne možne nagrade, najslabše pa algoritem DQN, ki ni primeren za uporabo v implementiranem testnem okolju.
Ključne besede: okrepitveno učenje, računalniške igre, Unity, agent, strojno učenje
Objavljeno: 17.06.2021; Ogledov: 150; Prenosov: 40
.pdf Celotno besedilo (1,04 MB)

7.
Učenje in poučevanje v visokem šolstvu
2021

Opis: Na ravni visokošolskega izobraževanja se raziskovalci in razvijalci sodobnih praks vse bolj osredotočajo na učenje in poučevanje, ki je osredinjeno na študente. Študente se tako postavlja v vlogo aktivnih udeležencev izobraževalnega procesa, udeležencev, ki lahko sooblikujejo ta izobraževalni proces in prevzemajo polno odgovornost za svoje lastne dosežke in poti, ki jih izbirajo. Pri tem so ključni dejavnik visokošolski učitelji in njihove kompetence, saj morajo oblikovati inovativna učna okolja na način, ki spodbuja in omogoča študentom sprejemati odgovorne odločitve v zvezi z lastnim izobraževalnim procesom. Znanstvena monografija Učenje in poučevanje v visokem šolstvu: spoznanja in izzivi vključuje različne sodobne poglede na to tematiko, tako iz pedagoškega in didaktičnega kakor tudi iz psihološkega zornega kota. Monografija je sestavljena iz uvodnika, ki predstavi vsebino le-te in prispevke medsebojno poveže, ter osmih poglavij z raznoliko, a med seboj pomembno povezano vsebino, ki se smiselno dopolnjuje in nadgrajuje.
Ključne besede: učenje, poučevanje, visokošolsko izobraževanje, učitelj, študent
Objavljeno: 25.05.2021; Ogledov: 164; Prenosov: 24
URL Povezava na datoteko

8.
Avtomatizirano trgovanje z uporabo pametnega predikcijskega modela
Luka Štrakl, 2021, magistrsko delo

Opis: V magistrskem delu je opisano področje avtomatiziranega trgovanja z algoritmičnim pristopom, ki temelji na odločitvah napovednih modelov, katerih znanje je pridobljeno s pomočjo strojnega učenja. Opisane je delo z podatki, metode strojnega učenja in izdelava napovednih modelov v programskem jeziku Python. Poudarek je na pridobivanju, manipulaciji in uporabi vhodnih podatkov, ter optimizaciji napovednega modela za dosego boljših odločitev na še ne videnih podatkih. V sklopu magistrske naloge smo izdelali programsko opremo algoritmične narave, ki uporablja sožitje pogojev, ki jih trgovalni instrument mora zadovoljiti, ter odločitve dveh napovednih modelov za odpiranje ali zapiranje trgovalnih pozicij.
Ključne besede: Trgovanje, Forex, delnice, strojno učenje, napovedni model
Objavljeno: 13.05.2021; Ogledov: 139; Prenosov: 38
.pdf Celotno besedilo (3,75 MB)

9.
Spletno okolje za utrjevanje znanja slovenščine kot drugega in tujega jezika za delo v gostinskem sektorju
Nikita Holc, 2021, magistrsko delo

Opis: Učenje slovenščine kot drugega in tujega jezika je v današnjem času aktualno bolj kot kadar koli poprej. Vse več ljudi se predvsem iz kariernih razlogov odloča za delo v tujini in jezik je tisti, ki je prvi pogoj za uspešno vključevanje v družbo za posameznika in posameznico nove države. V magistrskem delu je predstavljeno področje poučevanja odraslih, vezano na poučevanje slovenščine kot drugega in tujega jezika za namen dela v gostinsko-turističnem sektorju, natančneje v delu strežbe. Posamezniki in posameznice, ki v ta namen opravijo osnovni tečaj slovenščine, v nadaljevanju potrebujejo sredstvo, s katerim lahko svoje znanje utrjujejo. V ta namen magistrsko delo podaja konkretne primere nalog, ki so primerne za interaktivno okolje, s katerimi bi učeči se posamezniki in posameznice lahko svoje znanje utrjevali. Naloge so razdeljene v tri tematske sklope, to so besedišče, slovnica in sporočanje. Vse naloge so sestavljene glede na realne situacije, ki jih bodo posamezniki in posameznice doživeli na svojem delovnem mestu. Magistrskemu delu je v prilogi dodan interaktivni dokument, ki predstavlja primer realizacije empiričnega dela magistrskega dela in je primeren za takojšnjo uporabo v procesu učenja. Cilj magistrskega dela je, da bi sestavljene naloge kar najhitreje dosegle učeče posameznike in posameznice ter s tem konkretno izboljšale proces učenja slovenščine kot drugega in tujega jezika v konkretnih življenjskih situacijah.
Ključne besede: učenje slovenščine kot drugega in tujega jezika, poučevanje odraslih, vseživljenjsko učenje, naloge za utrjevanje znanja, gostinsko-turistični sektor
Objavljeno: 06.05.2021; Ogledov: 172; Prenosov: 46
.pdf Celotno besedilo (1,61 MB)

10.
Spletni učbenik za učenje programiranja z jezikom JavaScript
Lidija Jesenek, 2021, diplomsko delo

Opis: Z namenom ustvarjanja okolja za učenje programiranja JavaScripta v slovenskem jeziku smo preučili možnost učenja z vizualnimi programskimi jeziki. Pregledali smo že obstoječa okolja na spletu za učenje programskih jezikov. Z ugotovitvami smo sestavili spletni učbenik za učenje osnovnih konceptov programskega jezika JavaScript. S pomočjo knjižnice Blockly in zbirke nalog smo zagotovili, da je spletni učbenik interaktiven in enostaven za uporabo.
Ključne besede: JavaScript, Blockly, vizualni programski jeziki, i-učbenik, učenje programiranja
Objavljeno: 03.05.2021; Ogledov: 264; Prenosov: 90
.pdf Celotno besedilo (1,16 MB)

Iskanje izvedeno v 0.19 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici