1. Inovacija ali izguba človečnosti pri uporabi umetne inteligence v policijskem delu : diplomsko delo visokošolskega študijskega programa Varnost in policijsko deloNuša Katančič, 2025, diplomsko delo Opis: Umetna inteligenca (UI) je področje računalništva, ki se ukvarja z razvojem sistemov in algoritmov, sposobnih izvajanja nalog, ki običajno zahtevajo človeško inteligenco. Te naloge vključujejo prepoznavanje vzorcev, razumevanje naravnega jezika, učenje iz podatkov in sprejemanje odločitev. UI omogoča računalniškim sistemom, da simulirajo kognitivne procese, kot so razmišljanje, reševanje problemov in prilagajanje novim informacijam. V kontekstu policijskega dela UI omogoča avtomatizacijo in optimizacijo procesov, kot so analiza velikih podatkovnih zbirk, prepoznavanje obrazov in biometričnih podatkov, napovedovanje kriminalnih vzorcev ter spremljanje in zaznavanje varnostnih groženj. Poleg tehničnih vidikov pa se UI sooča tudi z etičnimi in pravnimi izzivi, kot so vprašanja pristranskosti, zasebnosti in odgovornosti pri uporabi teh tehnologij. Empirični del naloge temelji na analizi anketne raziskave, v kateri je sodelovalo 321 anketirancev. Cilj raziskave je bil ugotoviti, ali UI lahko izboljša učinkovitost in varnost kazenskega pregona, ter oceniti, ali prinaša več prednosti ali slabosti. Rezultati kažejo, da je večina anketirancev seznanjena z uporabo UI v policiji, vendar njihovo razumevanje tehnološkega delovanja ostaja povprečno. Najpogosteje prepoznane koristi vključujejo hitrejšo identifikacijo osumljencev, večjo natančnost pri preiskovanju kaznivih dejanj in zmožnost analize velike količine podatkov v realnem času. Kljub splošnemu zaupanju v UI in njen potencial za izboljšanje učinkovitosti policijskega dela anketiranci izražajo tudi pomembne pomisleke. Med njimi so nezadostno usposabljanje policijskega osebja, možna pristranskost algoritmov in kršitve zasebnosti pri zbiranju in uporabi podatkov. Prav tako večina anketirancev meni, da je UI lahko le dopolnilo, ne pa popolna zamenjava človeškega dejavnika v policiji. Družba ne vidi primarnega cilja uporabe UI zgolj v izboljšanju javne varnosti, kar kaže na potrebo po večji transparentnosti in osveščanju javnosti.
Ključne besede: umetna inteligenca, policijsko delo, prepoznava obrazov, predikcija, diskriminacija, diplomske naloge
Objavljeno v DKUM: 16.04.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 3
 Celotno besedilo (1,43 MB) |
2. Primerjalna analiza vpliva umetne inteligence in kibernetske varnosti na lokalne in oblačne sisteme ERPKatja Deržič, 2025, magistrsko delo Opis: Na področju digitalnega poslovanja se podjetja srečujejo z vedno večjimi težavami v svojih poslovnih procesih, zato sta umetna inteligenca in kibernetska varnost sestavni del sistemov ERP. S pomočjo le-teh se v sistemih ERP uporablja za boljšo avtomatizacijo poslovnih procesov in zagotavljanje večje varnosti podatkov. Podjetja se odločajo, ali bodo uporabljala sisteme ERP ali sisteme ERP v oblaku, čeprav se dandanes zaradi naprednejših funkcionalnosti večina podjetij odloča za sisteme ERP v oblaku. Sistemi ERP se vse bolj prilagajajo specifičnim industrijskim panogam, kar pomeni, da so že vnaprej konfigurirani za posamezna področja dela. V sistemih ERP se pojavijo kibernetski varnostni ukrepi, ki vključujejo pogoste varnostne ocene in posodobitve programske opreme, ki zmanjšujejo verjetnost morebitnih vdorov. S preučevanjem vedenjskih trendov ima umetna inteligenca ključno vlogo pri prepoznavanju nenavadnih dejavnosti in preprečevanju varnostnih napadov, ko se zgodijo.
V magistrskem delu predstavljamo funkcionalnosti, razvoj, vrste, prednosti in slabosti, uvajanje, trende in globalne ter lokalne ponudnike za sisteme ERP, sisteme ERP v oblaku, umetno inteligenco in kibernetsko varnost. V sedmem poglavju smo predstavili primerjalno analizo vpliva umetne inteligence in kibernetske varnosti na sisteme ERP in sisteme ERP v oblaku. Skozi delo smo prišli do ugotovitve, da vgradnja umetne inteligence v sisteme ERP povečuje avtomatizacijo poslovnih procesov in zmanjšuje človeške napake, medtem ko kibernetska varnost varuje podatke z različnimi zaščitnimi varnostnimi ukrepi. V prihodnosti pričakujemo še večjo integracijo sistemov ERP z drugimi informacijskimi tehnologijami, vključno z internetom stvari in napredno analitiko podatkov. S tem bodo podjetja dosegla še večjo povezanost, avtomatizacijo ter boljšo zaščito in sledljivost podatkov.
Ključne besede: sistem ERP, sistem ERP v oblaku, razlika med lokalno nameščenimi sistemi ERP in sistemi ERP v oblaku, umetna inteligenca, kibernetska varnost ter primerjalna analiza vpliva umetne inteligence in kibernetske varnosti na sistem ERP in sistem ERP v oblaku.
Objavljeno v DKUM: 09.04.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 21
Celotno besedilo (2,23 MB) |
3. Prepoznavanje rastlin in njihovih bolezni z mobilno aplikacijoRok Trunkelj, 2025, diplomsko delo Opis: Raziskava obravnava prepoznavanje izbranih rastlin in njihovih bolezni s pomočjo
mobilne aplikacije. Na kratko so predstavljena uporabljena orodja: Orange Data mining,
Android Studio, MS Visio, Figma, Flask, Nginx in Gunicorn. Arhitektura rešitve obsega
virtualno okolje v oblaku s strežniki za dostop do modelov za klasifikacijo rastlin in
njihovih bolezni in aplikacijo Android. Opisan je postopek izdelave modelov strojnega
učenja, ki so bili preneseni na strežnik. V nalogi so prikazani pomembni deli kode in
podana razlaga vseh aspektov delovanja aplikacije.
Ključne besede: umetna inteligenca, razvoj aplikacije, analiza podatkov, podatkovno
rudarjenje, Orange Data Mining.
Objavljeno v DKUM: 09.04.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 4
Celotno besedilo (3,07 MB) |
4. Trajnost in učinkovitost poslovnih procesov spletnih platform : primerjalna analiza treh različnih platformJelena Drinić, 2024, diplomsko delo Opis: Tema "Trajnostnost in učinkovitost poslovnih procesov spletnih platform: primerjalna analiza treh različnih platform" raziskuje dinamične pristope, ki jih vodilne e-trgovine, kot so eBay, Amazon in AliExpress, uporabljajo za zagotavljanje trajnosti in učinkovitosti svojih poslovnih procesov. Osredotočajoč se na integracijo naprednih tehnologij, raziskava razkriva, kako umetna inteligenca in avtomatizacija preoblikujeta načine upravljanja zalog ter izboljšujeta uporabniško izkušnjo, kar omogoča hitrejše in bolj personalizirane storitve. Poleg tehnoloških vidikov diplomsko delo poudarja pomen trajnostnih praks, ki jih izvajajo te platforme. Analiza ekoloških embalažnih materialov, strategij recikliranja in zmanjšanja emisij toplogrednih plinov prikazuje, kako te iniciative ne le zmanjšujejo ekološki odtis, ampak tudi povečujejo zaupanje in zadovoljstvo uporabnikov, kar pozitivno vpliva na prodajne rezultate. Poleg tega raziskava kaže na potrebo po prilagoditvi lokalnim tržnim razmeram, pri čemer poudarja, kako lahko platforme optimizirajo svoje ponudbe v skladu s specifičnimi potrebami potrošnikov in zakonodajnimi okviri različnih regij. Ta primerjalna analiza ne le obogati razumevanje poslovnih procesov v kontekstu e-trgovine, temveč tudi ponuja smernice za prihodnje raziskave in razvoj strategij, ki bodo omogočile nadaljnje izboljšanje trajnosti in učinkovitosti poslovanja. Na ta način diplomsko delo prispeva k razumevanju delovanja platform na trgu ter zagotavlja njihov dolgoročni uspeh v dinamičnem okolju.
Ključne besede: trajnost, učinkovitost, spletne platforme, e-trgovina, umetna inteligenca
Objavljeno v DKUM: 14.03.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 21
Celotno besedilo (1,93 MB) |
5. Umetna inteligenca oziroma orodja, podprta z umetno inteligenco, pri pouku in za pouk tujih jezikov – empirična raziskava o stališčih učiteljev tujega jezika v SlovenijiSaša Jazbec, 2024, izvirni znanstveni članek Opis: Umetna inteligenca je izjemno aktualna in interdisciplinarno obravnavana tema. Pričujoči prispevek obravnava denimo UI pri pouku in za pouk tujega jezika z vidika učiteljev tujega jezika. Poskusu opredelitve UI, kratkemu pregledu virov in poskusu umestitve UI v koncept učenja in poučevanja tujih jezikov (nemščine in angleščine) sledi obravnava možnosti ter pasti rabe orodij, ki jih podpira UI, pri pouku tujega jezika. V empiričnem delu pa so predstavljeni rezultati analize z anketnim vprašalnikom zbranih mnenj oziroma stališč učiteljev tujih jezikov do rabe UI in orodij, podprtih z UI, pri pouku in za pouk tujih jezikov. Rezultati, analize in odgovori na raziskovalna vprašanja so pokazali, da so mnenja anketiranih učiteljev precej homogena. Anketirani menijo, da ima UI več prednosti kot slabosti. Zelo objektivno in realno so ocenili tudi nevarnosti in kompetence, ki jih bo raba UI v šoli zaobšla in ki jih bo treba posebej poudarjeno razvijati, ter tiste, ki jih bo raba UI pospešeno razvijala. Tudi korelacije med analiziranimi spremenljivkami niso ovrgle enotnih in stabilnih mnenj anketiranih, saj so pokazale, da ni statistično relevantnih razlik med mnenji učiteljev nemščine in angleščine.
Ključne besede: pouk tujega jezika, učitelji tujega jezika, umetna inteligenca, raba UI, orodja, podprta z UI
Objavljeno v DKUM: 28.02.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 18
Celotno besedilo (887,86 KB)
Gradivo ima več datotek! Več... |
6. Vloga naprednih tehnologij v inženiringu poslovnih sistemov2025 Opis: Poslovni sistemi se konstantno soočajo z neprestano potrebo po organizacijskih spremembah, da bi v spreminjajočem poslovnem okolju ostali še naprej učinkoviti, uspešni in konkurenčni. Ena od možnih poti je uporaba naprednih tehnologij, razvitih z namenom uporabe velike količine dostopnih podatkov, da bi olajšali delo in izboljšali poslovanje poslovnih sistemov. V ta namen avtorji v svojih poglavjih predstavljajo osnove različnih naprednih tehnologij. Na podlagi pregledov literature in izvedenih raziskav bralcem približajo možnosti praktične uporabe naprednih tehnologij v različnih poslovnih sistemih. V svojih poglavjih avtorji razpravljajo o potencialih in trenutnih izzivih uporabe napredne tehnologije. Med ključne dejavnike uspeha napredne tehnologije uvrščajo vodenje, celovito strategijo, organizacijsko strukturo in kulturo, sodelovanje vseh deležnikov ter pripravljenost na učenje in upoštevanje dobrih praks. Samo z dobrim razumevanjem potenciala naprednih tehnologij in ob natančnem upoštevanju smernic za uporabo lahko pričakujemo, da bo napredna tehnologija uspela izboljšati poslovne sisteme.
Ključne besede: organizacija, poslovni procesi, razvoj, trajnost, napredne tehnologije, umetna inteligenca, digitalni dvojčki, pametna tovarna, ključni dejavniki
Objavljeno v DKUM: 21.02.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 18
Celotno besedilo (10,66 MB)
Gradivo ima več datotek! Več... |
7. Primerjalna analiza uporabniške izkušnje crm rešitev salesforce in hubspotTjaša Vuk, 2024, magistrsko delo Opis: V sodobnem digitalnem poslovnem okolju so pričakovanja strank in uporabnikov različnih izdelkov in storitev vse bolj kompleksna, konkurenca pa vse bolj obsežna. Zato postajajo rešitve CRM z naprednimi zmogljivostmi ključni dejavniki konkurenčne prednosti podjetij vseh velikosti in panog. Le-te omogočajo sistematično zbiranje, upravljanje in analiziranje podatkov o strankah, izboljšajo odnose s strankami in izkušnjo strank, optimizirajo poslovne procese ter znatno povečajo produktivnost in učinkovitost zaposlenih, ki pri svojem delu uporabljajo rešitve CRM.
Med vodilnimi rešitvami CRM na trgu se v magistrskem delu osredotočamo na primerjavo uporabniške izkušnje Salesforce rešitve CRM kot pionirja na področju CRM s široko paleto naprednih funkcij, prilagojenih podjetjem različnih velikosti in panog, ter HubSpot rešitve CRM kot pionirja za vhodni marketing, ki je s svojo ponudbo, brezplačnimi orodji in prijaznim uporabniškim vmesnikom posebej priljubljen med majhnimi in srednje velikimi podjetji. Kljub mnogim podobnostim med rešitvama, kot so storitve v oblaku, orodja umetne inteligence, prilagodljivost, širok cenovni razpon, pa obstaja veliko ključnih razlik, ki vplivajo na njuno izbiro in uporabniško izkušnjo. Pri tem uporabniška izkušnja rešitev CRM postaja ključen dejavnik uspešnosti rešitev CRM.
V magistrskem delu se osredotočamo na vprašanje, katera od omenjenih rešitev CRM ponuja boljšo splošno uporabniško izkušnjo, katerim uporabnikom in zakaj. Pri tem analiziramo mnenja in ocene dejanskih uporabnikov Salesforce in HubSpot rešitev CRM iz različnih spletnih virov, vključimo pa tudi lastna opažanja (s pomočjo brezplačne preizkusne različice ter platform za izobraževanje Salesforce Trailhead in HubSpot Academy) glede ključnih vidikov rešitev CRM, kot so cene, funkcionalnosti, uporabniški vmesnik, možnosti prilagoditev idr. Za lažje razumevanje obravnavanega področja pa najprej podrobneje razložimo še rešitve CRM in njihove značilnosti, uporabniško izkušnjo in njeno povezanost z uporabniškim vmesnikom, umetno inteligenco in CRM. Predstavimo tudi podjetji Salesforce in HubSpot ter storitve, podporo uporabnikom in možnost izobraževanj obeh omenjenih ponudnikov.
Z analizo uporabniške izkušnje Salesforce in HubSpot rešitev CRM želimo prispevati k boljšemu razumevanju prednosti in slabosti obeh rešitev CRM ter z dragocenim vpogledom z vidika uporabniške izkušnje zagotoviti ključne informacije podjetjem, povezane z izbiro in uporabo CRM sistema.
Ključne besede: upravljanje odnosov s strankami, rešitve CRM, uporabniška izkušnja, umetna inteligenca, Salesforce, HubSpot.
Objavljeno v DKUM: 17.02.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 47
Celotno besedilo (2,37 MB) |
8. Vpliv umetne inteligence na poslovne procese prodaje in nabaveDomen Petrovič, 2024, diplomsko delo Opis: Diplomska naloga raziskuje vpliv umetne inteligence na optimizacijo poslovnih postopkov, zlasti na področju prodaje in nabave. Umetna inteligenca podjetjem omogoča večjo učinkovitost, prilagodljivost in zmanjšanje stroškov, hkrati pa izboljšuje uporabniško izkušnjo ter povečuje prihodke. Naloga temelji na preučevanju primerov iz prakse, ki dokazujejo vpliv UI na poslovne rezultate v različnih podjetjih.
Teoretični del naloge obravnava ključne koncepte umetne inteligence, vključno s strojnim učenjem in analizo velikih podatkov, ter raziskuje njihove aplikacije v poslovnih procesih. Osredotoča se na uporabo umetne inteligence za avtomatizacijo procesov, napovedovanje povpraševanja in personalizacijo storitev v prodaji in nabavi, kar podjetjem omogoča hitrejše prilagajanje tržnim spremembam.
Empirični del naloge vključuje več študij primerov. Amazon uporablja umetno inteligenco za personalizacijo priporočil izdelkov, kar je povzročilo 13% povečanje prihodkov, saj natančnejša priporočila spodbujajo večjo zvestobo strank. Walmart pa je z avtomatiziranimi pogajanji in uporabo e-avkcij v nabavnih procesih izboljšal učinkovitost pogajanj z dobavitelji, kar je privedlo do bolj transparentnih in konkurenčnih dobavnih pogojev ter večje zadovoljstvo končnih strank. Netflix uporablja umetno inteligenco za priporočanje personaliziranih vsebin, kar povečuje angažiranost gledalcev in podaljšuje njihovo uporabo platforme. Prilagajanje vsebin z uporabo UI je prispevalo k večji zvestobi uporabnikov in pomembnim finančnim prihrankom. HubSpot uporablja umetno inteligenco za avtomatizacijo marketinških procesov, kar je povzročilo kar 20% povečanje stopnje konverzij strank, kar dokazuje neposreden vpliv umetne inteligence na izboljšanje marketinških aktivnosti.
Kljub številnim prednostim uporabe umetne inteligence naloga obravnava tudi izzive, kot so začetni stroški implementacije, etični pomisleki in odpornost zaposlenih na spremembe. Vendar raziskava kaže, da lahko podjetja, ki uspešno implementirajo umetno inteligenco, dolgoročno pričakujejo nižje stroške, višje prihodke in izboljšano uporabniško izkušnjo.
Na podlagi raziskave lahko zaključimo, da ima umetna inteligenca ključno vlogo pri izboljševanju poslovnih postopkov v prodaji in nabavi, saj omogoča večjo učinkovitost, personalizacijo in boljše prilagajanje tržnim spremembam, kar podjetjem omogoča dolgoročno konkurenčno prednost.
Ključne besede: Umetna inteligenca, podjetje, podatki, procesi, prodaja, nabava.
Objavljeno v DKUM: 17.02.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 63
Celotno besedilo (1009,54 KB) |
9. Pozivni injekcijski napadi na velike jezikovne modele : magistrsko deloMatic Bobnar, 2025, magistrsko delo Opis: V magistrskem delu raziskujemo vlogo velikih jezikovnih modelov v vzponu generativne umetne inteligence. Predstavimo osnovne koncepte, kot so transformerji, žetoni in vektorske reprezentacije, ter opisujemo ključne prednosti, slabosti in izzive z generativnimi modeli. Posebno pozornost namenjamo izzivom varnosti, kot so pozivni injekcijski napadi. Podrobno analiziramo delovanje teh napadov, njihove vrste in predstavimo možne pristope za obrambo pred njimi. V okviru eksperimenta prikazujemo izdelavo spletne ankete, ki implementira različne jezikovne modele. S pomočjo pridobljenih podatkov iz ankete nato analiziramo občutljivost posameznih modelov na različne intenzitete injekcijskih napadov ter preučujemo njihove vplive na uporabniške dimenzije, kot so uporabnost, točnost, razumljivost in relevantnost. Na koncu ugotavljamo, kateri modeli se najbolje odzivajo na napade in predstavljajo najvarnejšo uporabo.
Ključne besede: Generativna umetna inteligenca, Generativni modeli, Veliki jezikovni modeli, Pozivni injekcijski napadi, Inženering pozivov
Objavljeno v DKUM: 06.02.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 26
Celotno besedilo (2,82 MB) |
10. 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: 23
Celotno besedilo (3,25 MB) |
