| | 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 / 17
Na začetekNa prejšnjo stran12Na naslednjo stranNa konec
1.
Napovedovanje namere sprejemanja in uporabe orodja ChatGPT v poslovnem okolju : magistrsko delo
Patricia Petek, 2024, magistrsko delo

Opis: ChatGPT je klepetalni robot, ki je z razvojem tehnologije, predvsem pa področja umetne inteligence, postal popularno orodje, ki nam lahko olajša marsikatero nalogo v našem vsakdanjem življenju. Hkrati pa je s svojo vsestransko uporabo in mnogimi možnostmi, ki jih ponuja uporabnikom, postal pomembno orodje tudi v poslovnem okolju, saj omogoča, da je delo opravljeno hitreje. ChatGPT svojo vrednost tako kaže na področjih kot so marketing in podpora strankam, ekonomija in finance, na področju kadrovanja in prava, vsekakor pa tudi v mnogih oblikah na področju informacijskih tehnologij. Namen pričujoče raziskave je bil ustvariti napovedni model, s katerim lahko čim bolje napovemo namero sprejemanja orodja ChatGPT in pa tudi njegovo uporabo v poslovnem okolju. Podatke smo pridobili s pomočjo 85 udeležencev, ki delajo na različnih področjih. S pomočjo regresijske analize smo ustvarili model, ki uspešno napoveduje namero sprejemanja orodja ChatGPT v poslovnem okolju na podlagi preprostosti uporabe in navad uporabnika. Prav tako pa smo ustvarili model, ki nadalje uspešno napoveduje tudi uporabo orodja ChatGPT v poslovnem okolju, na podlagi tehnične opremljenosti okolja in navad uporabnika. V navedenih primerih se ni izkazalo, da bi obstajali pomembni moderatorji. Raziskava ima z napovednima modeloma praktične implikacije za podjetja, ki bi želela med zaposlene vpeljati novo orodje, pa morda ni jasno, če je to smiselna naložba.
Ključne besede: UTAUT 2, ChatGPT, umetna inteligenca, poslovno okolje
Objavljeno v DKUM: 28.11.2024; Ogledov: 0; Prenosov: 1
.pdf Celotno besedilo (1,67 MB)

2.
Generiranje poslovnih procesov z uporabo inteligentnega sistema chatgpt in orodja process space
Petja Smirnov, 2024, diplomsko delo

Opis: Diplomsko delo v ospredje postavlja problem hitre izdelave poslovnih procesov z uporabo ChatGPT in orodja Process Space za modeliranje. Prikazana je povezava med umetno inteligenco in poslovnimi procesi. S pomočjo naučenega modela ChatGPT se je izdelal proces za izvajanje poslovne podatkovne analize, ki se je nato narisal z orodjem Process Space za modeliranje procesov. Proces služi kot dobra izhodiščna verzija za postavitev procesa v realnem svetu. Poleg opisane učne poti uporabe ChatGPT za generiranje poslovnih procesov so predstavljena tudi priporočila, kako naučiti in nato uporabljati ChatGPT za generiranje poslovnih procesov. Predstavljene so tudi teoretične osnove delovanja velikih jezikovnih modelov, primeri uporabe umetne inteligence v poslovnem svetu in v znanosti, postopki modeliranja procesov in nekatere obstoječe rešitve, ki povezujejo umetno inteligenco s poslovnimi procesi.
Ključne besede: ChatGPT, poslovni procesi, modeliranje procesov, Process Space
Objavljeno v DKUM: 15.11.2024; Ogledov: 0; Prenosov: 6
.pdf Celotno besedilo (2,79 MB)

3.
Generiranje načrta vadbe s pomočjo umetne inteligence
Jan Korže, 2024, diplomsko delo

Opis: Delo opisuje uporabo in delovanje ChatGPT API-ja za implementacijo uporabniškega vmesnika, preko katerega lahko z umetno inteligenco ustvarimo unikaten trening za uporabnika, ki ga lahko nato izvede s pomočjo mobilne aplikacije Impact Wrap. Namen je predstaviti različne modele ChatGPT in bistvene razlike med njimi in hkrati preveriti ali lahko že v naprej naučen model pripravimo in uporabimo za olajšanje dela trenerjev boksa, kickboxa in ostalih športov , ki želijo uporabiti večdnevne treninge
Ključne besede: ChatGPT, umetna inteligenca, učenje modela
Objavljeno v DKUM: 22.10.2024; Ogledov: 0; Prenosov: 31
.pdf Celotno besedilo (8,68 MB)

4.
Učinkovitost avtomatiziranega oblikovanja testnih primerov s pomočjo velikih jezikovnih modelov
Jovana 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: 14
.pdf Celotno besedilo (1,31 MB)

5.
Optimizacija procesa izdelave poslovnega načrta s pomočjo umetne inteligence: primer chatgpt
Jure Mohar, 2024, diplomsko delo

Opis: Diplomsko delo obravnava uporabo umetne inteligence, natančneje ChatGPT, pri procesu izdelave poslovnega načrta. Glavni izziv pisanja poslovnih načrtov je velika potreba po časovnih in človeških virih. Namen tega diplomskega dela je analizirati prednosti in slabosti uporabe umetne inteligence pri tem procesu. Analiza vključuje pregled literature, analizo kritik obstoječih metodologij in primerjavo kakovosti poslovnih načrtov, ki jih je izdelal človek, in ustvarjenih z uporabo ChatGPT. Rezultati nam povedo, da lahko ChatGPT učinkovito generira osnove in določa osnovne elemente poslovnih načrtov, vendar je človeški pregled še vedno ključen za dober rezultat. ChatGPT se je izkazal za uporabno orodje, še posebno pri začetnih fazah izdelave poslovnega načrta, vendar ima omejitve na področju natančnosti in točnosti podatkov.
Ključne besede: ChatGPT, umetna inteligenca, poslovni načrt, podjetje, podjetništvo
Objavljeno v DKUM: 14.10.2024; Ogledov: 0; Prenosov: 12
.pdf Celotno besedilo (3,67 MB)

6.
Priložnosti uporabe umetne inteligence pri izvajanju kadrovskih procesov
Tim Rizvanovič, 2024, diplomsko delo

Opis: Diplomsko delo podrobno opredeljuje teoretične osnove na področju umetne inteligence in kadrovskih procesov. Teorija je nastala na podlagi tehnike zbiranja podatkov in širokega pregleda literature. Raziskava temelji na izvedbi eksperimenta, ki prikazuje uporabo umetne inteligence v petih različnih kadrovskih procesih. Cilj preizkusa je na osnovi generičnih podatkov opredeliti postopek izvajanja kadrovskih procesov z uporabo orodja ChatGPT. Analiza potencialnih rešitev in možnih izboljšav je zasnovana na podlagi predhodno opredeljenih pomanjkljivosti uporabe umetne inteligence v vsakem posameznem kadrovskem procesu. Namen zaključnega dela je celovito predstaviti in povečati ozaveščenost o obravnavanem področju ter podati smernice za nadaljnje raziskave. Ključne ugotovitve in rezultati nakazujejo, kako izrazito orodja umetne inteligence pospešijo in optimizirajo izvajanje kadrovskih aktivnosti. Umetna inteligenca je namreč ključni dejavnik, ki pripomore k časovni in stroškovni učinkovitosti izvajanja procesov kadrovskega managementa. Prihodnost temelji na vse pogostejši uporabi tehnologije umetne inteligence, ki še ni v celoti raziskana in terja nadaljnji razvoj.
Ključne besede: umetna inteligenca, kadrovski procesi, ChatGPT, upravljanje s človeškimi viri
Objavljeno v DKUM: 08.10.2024; Ogledov: 0; Prenosov: 17
.pdf Celotno besedilo (1,60 MB)

7.
Vpliv umetne inteligence na elektronsko poslovanje
Lara Čagran, 2024, magistrsko delo

Opis: Pandemija Covid-19 je spremenila svet. Potrošniki so se začeli spreminjati in nanašati na spletno nakupovanje, saj so zakoni zahtevali, da ljudje ostanejo doma. Zardi tega je veliko podjetij moralo spremeniti svoj način poslovanja, če je želelo ostati konkurenčno. Morali so se prilagoditi na hitre spremembe. Ravno pandemija je spodbudila razvoj novih tehnologij med njimi tudi umetne inteligence. Pri umetni inteligenci gre za inženiring strojev in programov za njihovo izdelavo. Inteligentni ljudem posredujejo informacije, ki jim bodo pomagale pri njihovem procesu odločanja ter tudi sprejemajo odločitve. Umetna inteligenca ima programsko opremo, ki jo je mogoče programirati v skladu z cilji in potrebami podjetja. Elektronsko poslovanje zajema različne dejavnosti, vključno z nakupom in prodajo blaga ter storitev, oglaševanjem in komunikacijo s strankami. E-podjetja običajno delujejo preko spletnih mest ali spletnih platform, ki služijo kot glavni vmesnik za transakcije, pri čemer uporabljajo varne plačilne prehode za finančne transakcije. Zaledni sistemi, kot so upravljanje zalog, upravljanje strank in obdelava naročil, so ključnega pomena za delovanje e-poslovanja. Uspeh v e-poslovanju je odvisen od ponudbe izdelkov, uporabniške izkušnje, tržnih strategij, učinkovite dostave in vrhunske storitve za stranke. E-trgovina je podobna vsaki fizični trgovini. Uporabniki obiščejo e-trgovino, se razgledajo po spletni stani in če jim je všeč nekaj kupijo. Razlika je le v tem, da jim ni treba imeti lastnega prostora in lahko vse izdelke iščejo kar doma. Cilji e-trgovine so različni glede na podjetje. Splošni cilj je zmanjšanje stroškov, povečanje prodaje in povečati zadovoljstvo strank. Podjetja si postavijo cilje e-trgovine, da jim pomaga razumeti na kaj se morajo osredotočiti. Cilji zagotovijo smernice za spodbujanje rasti in doseganje uspeha. Cilji morajo biti jasni in jedrnati morajo pa biti tudi merljivi. Umetna inteligenca obsega računalniške sisteme, ki so sposobni izvajati naloge, ki so tradicionalno povezane s človeško inteligenco – kot so napovedovanje, prepoznavanje predmetov, tolmačenje govora in generiranje naravnega jezika. Sistemi umetne inteligence se naučijo kako nekaj storiti, tako da obdelujejo veliko količino podatkov. V nekaj primerih učni proces umetne inteligence nadzorujejo ljudje, ki krepijo dobre odločitve in odvračajo slabe, a obstaja sistemi umetne inteligence , ki so zasnovani tako, da se lahko učijo brez nadzora ljudi. Umetno inteligenco številne tehnologije uporabljajo za izboljšanje zmogljivosti. Najdemo jo v pametnih telefonih s pripomočki umetne inteligence, raznih platformah za e-trgovino z plačilnimi sistemi in vozili s sposobnostmi avtonomne vožnje. Umetna inteligenca pomaga ljudi zaščititi s pilotiranjem spletnih sistemov za odkrivanje goljufij in roboti za nevarna delovna mesta. Vsak stroj, ki ima vgrajeno umetno inteligenco, lahko pretekle izkušnje uporabi za predvidevanje prihodnjih dejanj, spomina in samozavedanja na podlagi različnih sposobnosti stroja. Zato lahko umetno inteligenco razvrstimo v različne podkategorije. Razvoj tehnologije lahko omogoči ustvarjanje strojev z občutkom zavedanja in prepoznavanja. Umetna inteligenca v poslovanju pomeni uporabo orodij umetne inteligence kot so strojno učenje, obdelava naravnega jezika in računalniški vid za optimizacijo poslovnih funkcij, povečanje poslovne vrednosti in produktivnosti zaposlenih. Podjetja umetno inteligenco uporabljajo za krepitev analize podatkov in sprejemanja odločitev izboljšanje uporabniške izkušnje, ustvarjanje vsebine, optimizacijo IT, prodaje, trženja in praks kibernetske varnosti. Umetna inteligenca se uporablja kot orodje za podporo človeške delovne sile pri povečanju učinkovitosti poslovanja.
Ključne besede: Umetna inteligenca, strojno učenje, elektronsko poslovanje, vrste e-trgovine, cilji e-trgovine, Amazon, vrste umetne inteligence, ChatGPT
Objavljeno v DKUM: 12.09.2024; Ogledov: 69; Prenosov: 44
.pdf Celotno besedilo (2,33 MB)

8.
Primerjava izbora članov projektnega tima po metodologijah belbina in chatgpt
Marijana Koceva, 2024, diplomsko delo

Opis: Namen tega diplomskega dela je izvesti primerjalno analizo med uporabo Belbinove programske rešitve in klepetalnim robotom ChatGPT pri sestavi projektih timov. Raziskava preučuje prednosti in slabosti obeh pristopov in njun način uporabe. Z raziskavo smo pridobili vpogled v to, kako se ta dva pristopa razlikujeta v procesu sestavljanja timov in kako lahko prispevata k učinkoviti sestavi timov v sodobnem poslovnem okolju. Skozi analizo njunih prednosti in slabosti smo identificirali optimalne strategije za sestavo projektnih timov, kar bo pripomoglo uporabnikom pri odločanju o uporabi obeh pristopov.
Ključne besede: umetna inteligenca, sestava timov, Belbinov model, ChatGPT, primerjava
Objavljeno v DKUM: 27.08.2024; Ogledov: 57; Prenosov: 14
.pdf Celotno besedilo (2,16 MB)

9.
Computer science education in ChatGPT Era: experiences from an experiment in a programming course for novice programmers
Tomaž Kosar, Dragana Ostojić, Yu David Liu, Marjan Mernik, 2024, izvirni znanstveni članek

Opis: The use of large language models with chatbots like ChatGPT has become increasingly popular among students, especially in Computer Science education. However, significant debates exist in the education community on the role of ChatGPT in learning. Therefore, it is critical to understand the potential impact of ChatGPT on the learning, engagement, and overall success of students in classrooms. In this empirical study, we report on a controlled experiment with 182 participants in a first-year undergraduate course on object-oriented programming. Our differential study divided students into two groups, one using ChatGPT and the other not using it for practical programming assignments. The study results showed that the students’ performance is not influenced by ChatGPT usage (no statistical significance between groups with a p-value of 0.730), nor are the grading results of practical assignments (p-value 0.760) and midterm exams (p-value 0.856). Our findings from the controlled experiment suggest that it is safe for novice programmers to use ChatGPT if specific measures and adjustments are adopted in the education process.
Ključne besede: large language models, ChatGPT, artificial intelligence, controlled experiment, object-oriented programming, software engineering education
Objavljeno v DKUM: 12.08.2024; Ogledov: 59; Prenosov: 5
.pdf Celotno besedilo (492,37 KB)

10.
New challenges in scientific publications : referencing, artificial intelligence and ChatGPT
Igor Švab, Zalika Klemenc-Ketiš, Saša Zupanič, 2023, drugi znanstveni članki

Opis: The COVID-19 pandemic has led to a surge in scientific publications, some of which have bypassed the usual peer-review processes, leading to an increase in unsupported claims being referenced. Therefore, the need for references in scientific articles is increasingly being questioned. The practice of relying solely on quantitative measures, such as impact factor, is also considered inadequate by many experts. This can lead to researchers choosing research ideas that are likely to generate favourable metrics instead of interesting and important topics. Evaluating the quality and scientific value of articles requires a rethinking of current approaches, with a move away from purely quantitative methods. Artificial intelligence (AI)-based tools are making scientific writing easier and less time-consuming, which is likely to further increase the number of scientific publications, potentially leading to higher quality articles. AI tools for searching, analysing, synthesizing, evaluating and writing scientific literature are increasingly being developed. These tools deeply analyse the content of articles, consider their scientific impact, and prioritize the retrieved literature based on this information, presenting it in simple visual graphs. They also help authors to quickly and easily analyse and synthesize knowledge from the literature, prepare summaries of key information, aid in organizing references, and improve manuscript language. The language model ChatGPT has already greatly changed the way people communicate with computers, bringing it closer to human communication. However, while AI tools are helpful, they must be used carefully and ethically.In summary, AI has already changed the way we write articles, and its use in scientific publishing will continue to enhance and streamline the process.
Ključne besede: scientific articles, referencing, artificial intelligence, ChatGPT, peer review, research assessment
Objavljeno v DKUM: 15.07.2024; Ogledov: 85; Prenosov: 10
.pdf Celotno besedilo (211,38 KB)
Gradivo ima več datotek! Več...

Iskanje izvedeno v 0.18 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici