| | 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 / 128
Na začetekNa prejšnjo stran12345678910Na naslednjo stranNa konec
1.
Sodobne perspektive družbe : umetna inteligenca na stičišču znanosti
2022, zbornik

Opis: Vprašanja, ki se dotikajo prihodnosti družbe, so v veliki meri povezana z razvojem umetne inteligence (UI). V publikaciji, ki je pred vami, je UI odprto področje znanstvenega raziskovanja, kjer se srečujejo družboslovne, naravoslovne in tehniške znanosti. Nagovarja trenutno najbolj aktualno temo, ki jo lahko prosto povzamemo kot prednosti in slabosti hitrega razvoja UI z vidika njenega vpliva na moralo, psihologijo in izobraževanje. Vsebuje štirinajst člankov, razdeljenih v dva vsebinska dela, pri čemer se prvi osredotoča na presek med UI, filozofijo in etiko, drugi pa na presek med UI, psihologijo in izobraževanjem. Posebej so poudarjene tiste dimenzije vsebin, ki se nahajajo v preseku omenjenih področij. Takšna interdisciplinarnost predstavlja dodano vrednost te publikacije, saj uporaba vsaki vedi lastne raziskovalne metodologije v člankih pripomore k njihovi svojstveni obogatitvi v smislu vpliva UI na moralo, transparentnost in uporabnost. Ukvarjanje z raziskovalnimi problemi na opisan način pa poskrbi za raznolike, pestre in domiselne prispevke, ki pri ponujanju rešitev pogosto prestopijo meje ustaljenega.
Ključne besede: umetna inteligenca, moralna odgovornost, transparentnost, izobraževanje, singularnost
Objavljeno v DKUM: 09.12.2022; Ogledov: 163; Prenosov: 22
.pdf Celotno besedilo (7,16 MB)
Gradivo ima več datotek! Več...

2.
Uporaba umetne inteligence v modulu servis ERP rešitve Infor LN
Anej Kovačič, 2022, magistrsko delo

Opis: Nenehen razvoj elektronike, elektronskih naprav in naprav z vgrajeno elektroniko je precej vplival na razvoj umetne inteligence, saj nas ta vsakodnevno spremlja na zavedenem in nezavednem nivoju. Temu so morali svoje produkte prilagoditi tudi proizvajalci in razvijalci celovitih informacijskih rešitev (ERP rešitev), ter druge programske opreme. V magistrski nalogi je predstavljen koncept ERP rešitev, ter zgradba in namestitveni modeli ERP rešitev. Na trgu je moč najti precejšnje število ERP rešitev, zato smo s pomočjo primerjalne analize pripravili seznam najboljših ERP rešitev. Konkretneje pa je v nalogi po modulih in funkcionalnostih predstavljena ena od večjih ERP rešitev z imenom Infor LN. Ker se tematika tega dela navezuje hkrati na umetno inteligenco, je ta splošno obravnavana, predstavljena pa so tudi vsa funkcionalna področja umetne inteligence. Ponudnik predstavljene ERP rešitve je v skladu s potrebami in današnjimi zahtevami oz. pričakovanji uporabnikov razvil svojo platformo za umetno inteligenco z imenom Infor Coleman, ki deluje v okviru operacijskega sistema Infor OS in tako nadgrajuje, optimizira in avtomatizira osnovno ERP rešitev Infor LN. V sled tega smo v nalogi obravnavali Infor OS, kakor tudi Infor Coleman. Zmožnost uporabe ERP rešitev v navezavi z umetno inteligenco je neskončna, zato smo na koncu obravnavali uporabo le te na predhodno predstavljenem področju vzdrževanja strojev in naprav, ter pripravili nekaj idejnih zasnov oziroma predlogov za optimizacijo standardnih poslovnih procesov in operacij.
Ključne besede: ERP rešitev, umetna inteligenca, Infor LN, Infor Coleman, prediktivno vzdrževanje
Objavljeno v DKUM: 02.12.2022; Ogledov: 185; Prenosov: 31
.pdf Celotno besedilo (3,04 MB)

3.
Umetna inteligenca - posamezna vprašanja, ki jih povzroča njen hiter razvoj in množična uporaba
Eva Binkovski, 2022, diplomsko delo

Opis: Diplomska naloga z naslovom Umetna Inteligenca – posamezna vprašanja, ki jih prinaša njen hiter razvoj in množična uporaba je delo, ki zajema teoretični oris razvoja in uporabe tehnologij umetne inteligence. V uvodnih poglavjih je tako predstavljen teoretični oris tega področja, s kratkim pregledom zgodovine in njenih začetkov, kjer se predvsem osredotočimo na raziskovalca Turing Alana in njegov test umetne inteligence. V naslednjih poglavjih so predstavljena področja umetne inteligence, izzivi s katerimi se bomo srečevali na tem področju v prihodnosti. V prihodnjih poglavjih je tematika predstavljena skozi dve veliki in pomembni področju – umetna inteligenca v podjetjih ter umetna inteligenca v pravu. Prvo področje zajema predvsem teoretični oris in razmišljanje o uporabi umetne inteligence v prihodnosti v podjetnih, proizvodnji ter na delovnih mestih. V okviru predstavitve pravnih vprašanj umetne inteligence, se naše raziskavanje osredotoča na sedanjo in bodočo uporabo umetne inteligence v pravnih sistemih. Predstavljen je tudi okvir področne zakonodaje Evropske Unije, vezane na to tematiko. V obeh poglavjih so predstavljeni tako pozitivni kot tudi negativni vplivi umetne inteligence na ta področja, tako, da je bralcu omogočeno, da si sam skozi teoretični oris in analizo tematike ustvari svoje mnenje in pogled na vpliv umetne inteligence. V zadnjem delu naloge je opisana raziskava ter so predstavljene ugotovitve in rezultati, do katerih smo prišli s pomočjo ankete, ki smo jo opravili s posamezniki v dveh različnih starostnih skupinah.
Ključne besede: umetna inteligenca, razvoj, avtomatizacija, podjetja, pravo
Objavljeno v DKUM: 24.11.2022; Ogledov: 69; Prenosov: 17
.pdf Celotno besedilo (1015,34 KB)

4.
Uporaba umetne inteligence pri upravljanju portfelja delnic
Dušan Fister, 2022, doktorska disertacija

Opis: Izziv dela predstavlja snovanje, načrtovanje in praktična izvedba avtomatiziranega trgovalnega sistema, ki neodvisno in brez posredovanja uporabnikov sprejema in izvaja trgovalne odločitve. Jedro trgovalnega sistema predstavlja trgovalna strategija, ki spremlja pretekle ter aktualne podatke borznih kotacij, izvaja tehnično analizo in, če je tega sposobna, se prilagaja sprotnim razmeram na finančnih trgih. Obravnavamo dve skupini trgovalnih strategij, klasične, ki niso sposobne sprotnega prilagajanja niti učenja, in dve trgovalni strategiji na osnovi naprednih algoritmov umetne inteligence, eno izmed njih predstavnico umetnih nevronskih mrež najnovejše tretje generacije. Izvedemo obširna simulacijska eksperimentiranja na osnovi nemškega delniškega trga v zadnjih desetih letih, zasnujemo in izvedemo pa tudi eksperimentiranja na namenski strojni opremi, ki močno pohitri kompleksnost časovnega izvajanja, ter eksperimentiranja na analognem elektronskem vezju, s pomočjo katerega se podrobno seznanimo z načinom propagiranja informacij umetnih nevronskih mrež tretje generacije. Rezultati eksperimentov prinašajo tako vsebinske kot tehnične ugotovitve, najpomembnejšo med njimi, da se enoten model ki hkrati trguje z večjim številom finančnih instrumentov obnaša podobno kot kopica posamično prilagojenih modelov na točno določen finančni instrument, kakor tudi novo ugotovljene izkušnje vezane na propagiranje in izrabo najnovejše generacije umetnih nevronskih mrež.
Ključne besede: umetna inteligenca, portfelj delnic, umetne nevronske mreže, mehanski trgovalni sistem
Objavljeno v DKUM: 14.11.2022; Ogledov: 166; Prenosov: 65
.pdf Celotno besedilo (5,58 MB)

5.
Spremljanje obrabe rezalnega orodja z uporabo umetne inteligence : diplomsko delo
Andrej Jukić, 2022, diplomsko delo

Opis: V diplomskem delu so na začetku predstavljena obravnavana področja, kjer se teoretično spoznamo s proizvodnimi sistemi, umetno inteligenco, klasifikacijo, učnimi algoritmi, merami za ocenjevanje in z obdelovalnim postopkom rezkanja. Bistvenega pomena je področje klasifikacije in mer za ocenjevanje, zaradi tega sta ti dve področji bolj podrobno opisani. Po teoretičnem izhodišču sledi poglavje praktične izvedbe, pri katerem smo predstavljeno teorijo uresničili. V tem sklopu so opisani trije poizkusi, kjer smo preverjali zastavljene teze s pomočjo gravirnega stroja Lakos 150 in računalniškega programa Matlab, ki je podpiral strojno učenje (klasifikacijo). S poizkušanjem smo tako potrdili vse teze, dosegli večino zastavljenih ciljev, pri čemer nismo dosegli glavnega cilja dela (uspešna klasifikacija glede na status orodja) zaradi strokovne zahtevnosti področja.
Ključne besede: umetna inteligenca, strojno učenje, klasifikacija, rezkanje
Objavljeno v DKUM: 25.10.2022; Ogledov: 85; Prenosov: 12
.pdf Celotno besedilo (2,03 MB)
Gradivo ima več datotek! Več...

6.
Uporaba umetne inteligence v igrah igranja vlog : diplomsko delo
Jakob Mesarič, 2022, diplomsko delo

Opis: Danes so videoigre razširjene bolj kot kadarkoli. Eden popularnejših žanrov so igre igranja vlog, v katerih se igralec postavi v virtualni svet, ter se sooči z nalogami in izzivi, ki mu jih le ta ponuja. Razvijalci iger se trudijo, da so igre zanimive, raznolike, ter da igralca povežejo s samo igro. Pri tem veliko vlogo igra uporaba umetne inteligence. Cilj diplomskega dela je predstaviti komponente umetne inteligence, ki se uporabljajo v igrah igranja vlog.
Ključne besede: umetna inteligenca, igre igranja vlog, prototipiranje iger
Objavljeno v DKUM: 25.10.2022; Ogledov: 91; Prenosov: 13
.pdf Celotno besedilo (2,59 MB)

7.
Uporaba umetne inteligence v filmskem procesu
Žan Zafošnik, 2022, diplomsko delo

Opis: Umetna inteligenca postaja vedno bolj pomembna tehnologija, ki se uporablja v filmskem procesu. Tako se pojavlja vprašanje, ali lahko ta tehnologija avtomatizira človeško delo in ga tudi kasneje nadomesti. Prejšnje raziskave so se v večini ukvarjale le s predelavo obstoječih programov z umetno inteligenco in njihovo implementacijo. V tem diplomskem delu smo s pomočjo opazovalne in komparativne metodologije sledili delovanju raznih vtičnikov. S tem smo prišli do zaključka, da je umetna inteligenca že pomemben del filmskega procesa, ki omogoča avtomatizacijo, zaenkrat pa še ne more povsem nadomestiti umetniškega razumevanja filmskega ustvarjalca. Prvi koraki v to smer se vendarle že pojavljajo.
Ključne besede: umetna inteligenca, filmski proces, uporabnost
Objavljeno v DKUM: 25.10.2022; Ogledov: 70; Prenosov: 8
.pdf Celotno besedilo (1,40 MB)

8.
Uporaba umetne inteligence pri optimizaciji poslovnih procesov : magistrsko delo
Žan Grajfoner, 2022, magistrsko delo

Opis: Namen magistrske naloge je predstaviti pomen uporabe umetne inteligence (UI) pri optimizaciji poslovnih procesov in njene uporabe v slovenskih podjetjih. Najprej smo se osredotočili na različne vrste UI, pri čemer smo jih predstavili in opisali, kako jih zaposleni uporabljajo v različnih podjetjih. Ustvarili smo anketni vprašalnik, s katerim smo želeli ugotoviti razširjenost uporabe UI in njen vpliv na zaposlene v podjetjih. Rezultate ankete smo analizirali in jih grafično predstavili. Ugotovili smo, da UI v Sloveniji še ni zelo razširjena in uporabljena v poslovnih procesih podjetij.
Ključne besede: umetna inteligenca, poslovni proces, optimizacija, upravljanje procesov.
Objavljeno v DKUM: 24.10.2022; Ogledov: 107; Prenosov: 20
.pdf Celotno besedilo (1,08 MB)

9.
Vzorčenje soseščine v heterogenih grafih pri grafovskih nevronskih mrežah : magistrsko delo
Vid Keršič, 2022, magistrsko delo

Opis: Grafovske nevronske mreže so v zadnjem času eno izmed najbolj aktivnih področij raziskovanja globokega učenja. Uspešno so bile uporabljene pri problemih, kjer so podatki predstavljeni v obliki grafa, na primer pri analizi družbenih omrežij, napovedovanju prometa, razvoju zdravil itd. Kljub nekaterim zelo dobrim rezultatom pa ostaja še veliko odprtih izzivov pri uporabi nevronskih mrež na zelo velikih grafih, kjer smo omejeni z zmogljivostjo strojne opreme. V magistrskem delu naslavljamo problem uporabe grafovskih nevronskih mrež na obsežnih heterogenih grafih, kjer se med učenjem izvaja vzorčenje soseščine na vsaki plasti mreže, pri čemer se velikosti vzorca omejijo s hiperparametri. Heterogeni grafi vsebujejo več različnih tipov vozlišč in povezav, kar je pri vzorčenju soseščine koristno upoštevati in optimizirati vrednosti hiperparametrov za posamezne tipe povezav. Za reševanje tega problema predstavimo in analiziramo lasten algoritem, ki odpravi potrebo po časovno zahtevnem procesu obravnavanja in nastavljanja hiperparametrov za vse tipe vozlišč ter povezav. Prednosti algoritma z vidika časovne zahtevnosti in uspešnosti klasifikacije prikažemo na dveh grafih – akademskem grafu MAG240M, ki vsebuje več kot 240 milijonov vozlišč in nekaj manj kot 2 milijardi povezav, ter grafu znanja Freebase.
Ključne besede: umetna inteligenca, strojno učenje, heterogeni grafi, grafovske nevronske mreže
Objavljeno v DKUM: 20.10.2022; Ogledov: 79; Prenosov: 22
.pdf Celotno besedilo (1,59 MB)

10.
Izzivi uporabe sistemov umetne inteligence v policijskih postopkih : magistrsko delo
Maša Ocepek, 2022, magistrsko delo

Opis: Uporaba sistemov umetne inteligence je že nekaj let prisotna v različnih sferah posameznikovega zasebnega in družbenega življenja, čeprav se njene prisotnosti pogosto niti ne zavedamo. Ljudje izraz umetna inteligenca po večini še vedno povezujejo z roboti, ki imajo človeku podobne lastnosti, vendar pa umetna inteligenca ni omejena le na uporabo v robotiki. Uporabljajo jo različne aplikacije, s katerimi se posamezniki srečujemo v vsakdanjem življenju, kot je na primer odklepanje pametnega telefona ali osebnega računalnika s prepoznavo obraza, označevanje oseb na fotografiji na družbenih omrežij (na primer Facebook) ali aplikacija Google Translate. V magistrskem delu se osredotočamo in raziskujemo predvsem uporabo sistemov umetne inteligence v policijskih postopkih in njen vpliv na posameznika in družbo. Sistemi umetne inteligence imajo pomemben potencial tudi za uporabo pri izvrševanju nalog in pooblastil organov kazenskega pregona, saj so sposobni v zelo kratkem času obdelati, primerjati in kategorizirati veliko količino razpoložljivih podatkov. Iz tega razloga so organi kazenskega pregona uporabo tehnologij, ki temeljijo na umetni inteligenci, že vključili v različne sfere svojega delovanja. Kljub priložnostim, ki jih uporaba sistemov umetne inteligence prinaša v policijskih postopkih, pa ti sistemi pomembno vplivajo tudi na številne človekove pravice in temeljne svoboščine ter procesnopravna jamstva v kazenskem postopku. Ker gre za relativno mlado tehnologijo v razvoju, v svetu na globalni ravni še ni sprejete enotne definicije sistemov umetne inteligence, prav tako pa tudi obstoječi regulativni okvir ne zadosti potrebam za varno in pravično uporabo teh sistemov. Zaradi specifike delovanja, ki je večini posameznikov nepoznana in nedoumljiva, številnih odprtih možnosti uporabe sistemov umetne inteligence v policijskih postopkih in čezmejnih vplivov uporabe sistemov umetne inteligence, je zato nujno, da mednarodna skupnost enotno pristopi k oblikovanju enotne definicije sistemov umetne inteligence in sprejetju ustreznega regulativnega okvira, ki bo zagotovil spoštovanje mednarodno in ustavno priznanih človekovih pravic.
Ključne besede: umetna inteligenca, človekove pravice, napovedno policijsko delo, prepoznavanje obraza, prepoznavanje registrskih tablic, zasebnost, diskriminacija
Objavljeno v DKUM: 19.10.2022; Ogledov: 132; Prenosov: 36
.pdf Celotno besedilo (1,39 MB)

Iskanje izvedeno v 0.17 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici