| | SLO | ENG | Cookies and privacy

Bigger font | Smaller font

Search the digital library catalog Help

Query: search in
search in
search in
search in
* old and bologna study programme

Options:
  Reset


1 - 10 / 23
First pagePrevious page123Next pageLast page
1.
Izboljšan simetrični šifrirni algoritem AES : diplomsko delo
Dimitar Bebekoski, 2024, undergraduate thesis

Abstract: Izboljšana varnost informacij in široka sprejemljivost naprednega šifrirnega standarda AES kot najvarnejšega simetričnega šifrirnega algoritma sta zmanjšali spletne napade, kar je spodbudilo raziskovalce k nadaljnjemu izboljšanju algoritma. Diplomsko delo predstavlja spremenjen in izboljšan simetrični šifrirni algoritem AES, ki je bil nato implementiran in ovrednoten glede na učinek plazu ter čas izvajanja. Kljub daljšemu času izvajanja je izboljšana moč šifriranja in dešifriranja, kar predstavlja želen dosežek, kot kažejo izmerjeni učinki plazov.
Keywords: varnost podatkov, kriptografija, napredni šifrirni standard
Published in DKUM: 29.03.2024; Views: 219; Downloads: 36
.pdf Full text (871,29 KB)

2.
Hibridno priporočanje vrstilcev univerzalne decimalne klasifikacije : doktorska disertacija
Mladen Borovič, 2023, doctoral dissertation

Abstract: V doktorski disertaciji predlagamo hibridni pristop za priporočanje vrstilcev univerzalne decimalne klasifikacije (UDK) za elektronske dokumente, ne glede na globino hierarhije UDK. Razvit hibridni pristop priporočanja vrstilcev UDK temelji na metodah vsebinskega filtriranja in uporablja strukturirane metapodatke v slovenskem jeziku za klasifikacijo področja znanosti in priporočanje ustreznih vrstilcev. Ker se dokumenti pogosto nanašajo na več področij znanosti, mora biti pristop sposoben identificirati interdisciplinarnost in vrniti več ustreznih vrstilcev UDK. Predlagani hibridni pristop uporablja kaskadno hibridizacijo in je razdeljen na dva kaskadna koraka. Najprej z rangirno funkcijo BM25 zagotovimo začetni seznam vrstilcev UDK. V prvem kaskadnem koraku začetni seznam vrstilcev UDK preuredimo s seznamom, ki je rezultat večznačnega klasifikatorja. Večznačni klasifikator temelji na globoki nevronski mreži BERT in je prilagojen na hierarhično topologijo UDK. V drugem kaskadnem koraku s pomočjo seznama najbolj pogostih vrstilcev UDK v organizaciji, iz katere izvira dokument, preuredimo seznam iz prvega koraka. Za kaskadno hibridizacijo se izvedejo postopki naknadne obdelave, ki preuredijo sezname priporočil glede na vrhnje področje in glede na specifičnost, omogočajo pa tudi rezanje seznama. Disertacija vključuje vrednotenje na množici zaključnih del v slovenskem jeziku, ki so del repozitorijev slovenskih univerz in že imajo ročno določene vrstilce UDK s strani knjižničarjev. Na testni množici dokumentov s predlaganano metodo po metriki HR@K dosežemo povprečne vrednosti 0,574 (K = 1), 0,869 (K = 3) in 0,892 (K = 5). Po metriki NDCG@K dosežemo povprečne vrednosti 0,993 (K = 1), 0,921 (K = 3) in 0,916 (K = 5), po metrikah MRR in MAP pa povprečne vrednosti vrednosti 0,782 (MRR) in 0,785 (MAP). V primerjavi z obstoječimi pristopi pokažemo, da uporaba predlaganega pristopa vodi v statistično značilne izboljšave.
Keywords: hibridni priporočilni sistemi, univerzalna decimalna klasifikacija, vsebinsko filtriranje, globoke nevronske mreže, obdelava naravnega jezika
Published in DKUM: 04.01.2024; Views: 359; Downloads: 80
.pdf Full text (1,86 MB)

3.
Interpretacija odločitev nevronske mreže z metodo lime : diplomsko delo
Kristijan Dajčman, 2023, undergraduate thesis

Abstract: V diplomskem delu interpretiramo odločitve globokih nevronskih mrež za analizo sentimenta slovenskih in angleških besedil z metodo LIME. Nevronske mreže veljajo za črne škatle, saj je težko pojasniti njihove odločitve s samimi utežmi, kar predstavlja težave pri posvojitvi takšnih modelov v situacijah, kjer je pomembna transparentnost in zanesljivost odločitev. Problem črnih škatel lahko rešimo z metodami interpretiranja, kot je LIME, ki pojasni odločitev črne škatle z lokalnim nadomestkom. V tem delu interpretiramo napovedi treh nevronskih mrež z metodo LIME in poskušamo na podlagi interpretacij razložiti delovanje nevronskih mrež.
Keywords: LIME, razložljiva umetna inteligenca, nevronska mreža, analiza sentimenta
Published in DKUM: 21.09.2023; Views: 282; Downloads: 20
.pdf Full text (2,88 MB)

4.
Orodje za ročno ali avtomatsko reševanje ugank nurikabe : magistrsko delo
Kristjan Žagar, 2022, master's thesis

Abstract: V magistrskem delu smo raziskali področje reševanja ugank nurikabe. Implementirali smo algoritem za učinkovito reševanje in prikazali, zakaj je to izjemno težko za človeka kot za računalnik. Dan problem je NP-poln, kar pomeni, da ne obstaja algoritem, ki bi našel rešitev v polinomskem času. Za reševanje ugank smo izdelali namizno orodje v ogrodju .NET, s pomočjo WPF-ja ter programskega jezika C# in spletno aplikacijo s pomočjo tehnologij MongoDB, Node.js in Angular. Uganke lahko rešujemo samostojno, pri čemer lahko zaprosimo program, da nam da nasvet ali pa če obupamo, polje reši namesto nas. Raziskali in implementirali smo tudi reševanja nurikabe ugank s pomočjo nevronskih mrež. Naša orodja in algoritem smo ovrednotili tako kvalitativno kot tudi kvantitativno na naključno izbranih primeri nurikabe polj. Na osnovi rezultatov lahko trdimo, da naš algoritem deluje učinkovito in orodji ponujata primerno uporabniško izkušnjo.
Keywords: nurikabe, aplikacija windows, spletna aplikacija, konvolucijske nevronske mreže
Published in DKUM: 26.10.2022; Views: 603; Downloads: 129
.pdf Full text (3,23 MB)

5.
Prenos znanja med modeli nevronskih mrež z metodo destilacije : diplomsko delo
Matic Marušič, 2022, undergraduate thesis

Abstract: S pojavom vedno večjih zbirk podatkov se je pojavila tudi potreba po vedno večjih modelih strojnega učenja za učenje in napovedovanje na teh zbirkah, kot so nevronske mreže. Posledica tega je nezmožnost uporabe na napravah z omejenimi prostorskimi in računskimi viri, npr. na pametnih mobilnih napravah, pametnih urah in kamerah. Potencialna rešitev je prenos znanja, kjer znanje večjega modela nevronske mreže destiliramo v pomanjšan model nevronske mreže, ki se lahko potem uporablja na robnih napravah. V diplomskem delu smo preizkusili koncept destilacije na klasifikacijskih problemih, ga prenesli na regresijske probleme ter analizirali učinkovitost z uporabo klasičnih metrik uspešnosti.
Keywords: strojno učenje, destilacija znanja, prenos znanja, nevronska mreža
Published in DKUM: 24.10.2022; Views: 475; Downloads: 33
.pdf Full text (2,54 MB)

6.
Izdelava pogovornega robota z rekurentno nevronsko mrežo LSTM : diplomsko delo
Tomaž Piko, 2020, undergraduate thesis

Abstract: V diplomskem delu so v prvem delu najprej predstavljeni pogovorni roboti in njihovi tipi, nato rekurentne nevronske mreže ter delovanje različnih celic, ki jih pri njih najpogosteje srečujemo. V drugem delu pa je prikazan primer implementacije in učenja rekurentne nevronske mreže LSTM (Long Short-Term Memory) ter izdelava mobilne aplikacije, v kateri lahko pisno komuniciramo z izdelano mrežo oziroma našim pogovornim robotom v slovenskem ali angleškem jeziku.
Keywords: pogovorni roboti, rekurentne nevronske mreže, celica LSTM, obdelava naravnih jezikov
Published in DKUM: 03.11.2020; Views: 956; Downloads: 63
.pdf Full text (1,27 MB)

7.
Priporočilni sistem in mobilna aplikacija za ustvarjanje fitnes treninga
Dejan Zajc, 2018, bachelor thesis/paper

Abstract: Priporočilni sistemi se zaradi velikega števila informacij vedno bolj uveljavljajo. Enako velja na fitnes področju, kjer ljudje nimajo časa, denarja ali motivacije za obisk fitnes centrov. V diplomskem delu predstavimo priporočilni sistem za ustvarjanje fitnes treninga. Pri tem uporabimo vsebinsko priporočanje. Uporabo priporočilnega sistema omogočimo z implementacijo spletne storitve, ki jo kličemo v mobilni aplikaciji. V teoretičnem delu opišemo uporabljen pristop vsebinskega priporočanja in samo logiko priporočanja. V praktičnem delu implementiramo spletno storitev in mobilno aplikacijo.
Keywords: priporočilni sistem, vsebinsko priporočanje, hibridna mobilna aplikacija, Ionic
Published in DKUM: 26.08.2020; Views: 1711; Downloads: 176
.pdf Full text (1,70 MB)

8.
Hibridna mobilna aplikacija s priporočilnim sistemom za izboljšavo nogometnih veščin : diplomsko delo
David Tkalec, 2019, undergraduate thesis

Abstract: Cilj diplomskega dela je bilo raziskati priporočilne sisteme, hkrati pa izdelati aplikacijo, ki bo omogočala prikaz rezultatov priporočanja vedno in povsod. S tem namenom smo implementirali hibridno mobilno aplikacijo, ki s pomočjo priporočilnega sistema Slope One pomaga nogometnim trenerjem pri sestavi treningov in priporoča vaje za razvoj nogometnih veščin.
Keywords: hibridna mobilna aplikacija, priporočilni sistemi, slope one
Published in DKUM: 22.11.2019; Views: 1050; Downloads: 70
.pdf Full text (1,21 MB)

9.
Avtomatiziran sistem za borzno trgovanje : diplomsko delo
Matevž Celcer, 2019, undergraduate thesis

Abstract: Namen diplomskega dela je bila raziskava in implementacija sodobnih načinov predvidevanja prihodnjih vrednosti delnic. Razloženi so koncepti borznega in avtomatiziranega trgovanja in japonske svečke. Uporabljeni so bili algoritmi RNN, AR, MA in ARIMA. Izdelek je napisan v celoti v programskem jeziku Python, ključni moduli za razvoj so bili Numpy, Pandas, Statsmodels in Keras. Uporabljena je bila verzija Python 3.7.1.
Keywords: časovne vrste, avtoregresivna časovna vrsta, AR, tekoče povprečje MA, ARIMA, ponavljajoče se nevronske mreže, RNN, avtomatizirano borzno trgovanje, japonske svečke
Published in DKUM: 21.11.2019; Views: 935; Downloads: 85
.pdf Full text (1,38 MB)

10.
Napovedovanje zmagovalca nogometne tekme z rekurentno nevronsko mrežo LSTM : diplomsko delo
Nejc Planer, 2019, undergraduate thesis

Abstract: V diplomskem delu so predstavljene rekurentne nevronske mreže in primer njihove uporabe. V prvem delu je razloženo njihovo delovanje in vrsti nevronov, od katerih se kasneje uporabi celica LSTM (dolgo-kratko ročna spominska celica). To je aplicirano tudi na primerih napovedovanja zmagovalca, ali pade več kot 1,5 ali 2,5 gola na tekmo in ali obe ekipi zadeneta. Napovedljivost zmagovalca ligaških tekem je od 61 do 72 odstotkov, zmagovalca nogometnih turnirjev pa od 65 do 70 odstotkov. Uporabljene so angleška, francoska, italijanska, nemška, španska in slovenska liga ter tekmovanji Copa America in svetovno prvenstvo.
Keywords: napovedovanje, rekurentne nevornske mreže, celica LSTM, nogomet, umetna inteligenca
Published in DKUM: 04.09.2019; Views: 1946; Downloads: 241
.pdf Full text (2,17 MB)

Search done in 1.27 sec.
Back to top
Logos of partners University of Maribor University of Ljubljana University of Primorska University of Nova Gorica