1. Analiza digitalne transformacije v zdravstvuNikola Kovač, 2025, diplomsko delo Opis: V diplomskem delu je bil raziskovan vpliv digitalne transformacije na zdravstvo, z osredotočenostjo na izkušnje pacientov z digitalnimi zdravstvenimi rešitvami. S pomočjo teoretičnih okvirov in empirične raziskave je bilo analizirano, kako pacienti dojemajo uporabo naprednih tehnologij, kot so telemedicina, e-zdravstveni portali, nosljive naprave in umetna inteligenca, ter kako te tehnologije vplivajo na kakovost, dostopnost in varnost zdravstvenih storitev.
Empirična raziskava, izvedena na vzorcu 25 anketirancev različnih starostnih skupin, je pokazala, da je večina uporabnikov zadovoljna z digitalnimi zdravstvenimi rešitvami, vendar se pojavljajo nekateri pomisleki, zlasti glede varnosti osebnih podatkov, uporabniške izkušnje in dostopnosti naprednih tehnologij. Ugotovljeno je bilo, da kljub vse večji uporabi digitalnih rešitev še vedno obstajajo ovire, kot so težave z dostopom do e-zdravstvenih portalov in zaskrbljenost glede zaščite osebnih podatkov.
Ključne besede: digitalna transformacija, umetna inteligenca, zdravstvo
Objavljeno v DKUM: 08.05.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 2
 Celotno besedilo (1,43 MB) |
2. Podjetništvo ob preboju digitalizacije in umetne inteligence : GEM Slovenija 2024Karin Širec, Katja Crnogaj, Barbara Bradač Hojnik, Polona Tominc, Matej Rus, 2025 Opis: Raziskava GEM ponuja poglobljeno analizo različnih družbenih, kulturnih, političnih in ekonomskih dejavnikov, ki vplivajo na podjetniško okolje in podjetniško aktivnost, ter predstavlja celovit okvir za razumevanje nacionalnih podjetniških razmer. Ti dejavniki imajo ključno vlogo pri oblikovanju podjetniških ambicij posameznikov in uspešnosti ustanavljanja ter delovanja podjetij. Raziskava s tem zagotavlja neprimerljiv vpogled v nacionalno podjetništvo in njegove značilnosti ter presega informacije, ki so na voljo v drugih statističnih virih. Raziskava namreč vključuje tudi odnos posameznikov in družbe do podjetništva ter želje in usposobljenost ljudi za podjetništvo, v vseh fazah podjetniškega procesa. S proučevanjem teh vidikov v različnih državah, GEM ugotavlja ključna gonila in ovire za podjetništvo, kar omogoča razvoj uspešnega podpornega ekosistema. Tokratna izdaja se med drugim osredotoča na digitalizacijo in umetno inteligenco ter njun vpliv na podjetništvo. Poudarek je na izzivih in priložnostih, ki jih prinašata digitalizacija in UI, ter na tem, kako lahko podjetja te trende izkoristijo za rast in razvoj.
Ključne besede: Globalni podjetniški monitor, podjetništvo, celotna zgodnja podjetniška aktivnost, gospodarski razvoj, podjetniški ekosistem, podjetniška politika, trajnostno poslovanje, digitalizacija, umetna inteligenca
Objavljeno v DKUM: 07.05.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 2
Celotno besedilo (24,20 MB)
Gradivo ima več datotek! Več... |
3. Prvi odziv na ocenjevanje in ChatGPT pri vaših učnih enotahLorelei Anselmo, Tyson Kendon, Beatriz Moya, 2025, drugo učno gradivo Opis: Nedavni razvoj orodij umetne inteligence (UI), kot je ChatGPT, je v visokem šolstvu sprožil različne odzive, od strahu pred vplivi na akademsko integriteto, do pomislekov glede učinkovitosti orodij in priložnosti za inovacije. Usmerjanje v ta razvoj kot del poučevanja in učenja je ključnega pomena, nekateri premisleki pa bi lahko podprli nove načine etične uporabe teh orodij.
Obstaja veliko orodij umetne inteligence, ki vplivajo na oblikovanje in ocenjevanje pedagoških tečajev. Ta vir se osredotoča na ChatGPT. Poleg tega se to gradivo osredotoča na ocenjevanje, zlasti na to, kako sodelovati s svojo učno skupino in študenti, da bi razumeli, kaj je ChatGPT, kako se lahko uporablja pri delu študentov in kako se lahko uporablja kot del ocenjevanja.
Ključne besede: umetna inteligenca, ChatGPT
Objavljeno v DKUM: 06.05.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 4
Celotno besedilo (450,19 KB) |
4. Oblikovanje ukazov pri uporabi pogovornih sistemovMladen Borovič, 2025, drugo učno gradivo Opis: Učno gradivo opisuje izjemen in hiter napredek pogovornih sistemov umetne inteligence, od preprostih do naprednih, ki danes obravnavajo kompleksne naloge in postajajo nepogrešljivi v različnih panogah. Poudarja, da se sistemi hitro izboljšujejo v razumevanju konteksta in zagotavljanju natančnih odgovorov, kar spreminja način uporabe tehnologije. Zaradi tega avtor uvaja pojem oblikovanja ukazov (prompt engineering) kot ključne veščine za učinkovito komunikacijo s temi sistemi in pridobivanje najboljših rezultatov. Gradivo služi kot praktičen vodič za obvladovanje te veščine, čeprav avtor priznava, da bo nadaljnji razvoj morda to znanje v prihodnosti naredil nepotrebno. Kljub temu ostaja pomembnost jasne komunikacije, saj so pogovorni sistemi le razširitev naše potrebe po njej v digitalnem svetu.
Ključne besede: umetna inteligenca, pogovorni sistemi, oblikovanje ukazov
Objavljeno v DKUM: 06.05.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 1
Celotno besedilo (1,22 MB) |
5. Optimizacija kadrovskih procesov: vloga umetne inteligence pri razvoju kadrovske funkcije v sodobnem poslovnem okoljuTjaša Meglič, 2025, magistrsko delo Opis: Magistrsko delo obravnava uporabo umetne inteligence (UI) kot orodja za izboljšanje učinkovitosti kadrovskih procesov v organizacijah. Namen naloge je raziskati, kako UI prispeva k optimizaciji različnih kadrovskih procesov, ter oceniti njeno uporabnost in potencial za izboljšanje le-teh. Magistrsko delo je sestavljena iz dveh delov: iz teoretičnega in iz empiričnega dela. Temelj empiričnega dela predstavlja kvalitativni pristop k raziskovanju – multipla študija primera in strukturirani intervjuji, kar omogoča analizo trenutnega stanja uporabe UI v slovenskih podjetjih ter identifikacijo ključnih izzivov in priložnosti pri uvajanju tehnologij UI. Rezultati raziskave kažejo, da UI pomembno vpliva na optimizacijo kadrovskih procesov, in sicer s povečanjem učinkovitosti in zmanjšanjem administrativnih obremenitev kadrovikov. Prednosti predstavljajo avtomatizacijo ponavljajočih se nalog, izboljšano analitiko in podporo pri odločanju, slabosti pa tveganja glede pristranskosti algoritmov, etična vprašanja in varstvo osebnih podatkov. UI predstavlja izreden potencial za optimizacijo kadrovskih procesov, pri čemer je uravnotežen pristop pogoj za uspešno integracijo, ki zajema tehnološke in človeške dejavnike, premišljeno uvajanje, upoštevanje zakonodajnih in etičnih smernic. Magistrsko delo ponuja celovit pregled trenutnega stanja na področju uporabe UI v kadrovskih procesih in analizo SWOT, ki izpostavlja ključne prednosti, slabosti, priložnosti in grožnje UI v kadrovskih procesih. Rezultati potrjujejo, da je UI ključni dejavnik prihodnjega razvoja kadrovskih funkcij, ki ponuja trdne temelje za nadaljnje raziskave in implementacijo UI v praksi.
Ključne besede: umetna inteligenca, kadrovski procesi, optimizacija, digitalizacija, management človeških virov
Objavljeno v DKUM: 23.04.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 6
Celotno besedilo (1,64 MB) |
6. 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: 30
Celotno besedilo (1,43 MB) |
7. 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: 37
Celotno besedilo (2,23 MB) |
8. 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: 7
Celotno besedilo (3,07 MB) |
9. 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: 25
Celotno besedilo (1,93 MB) |
10. 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: 19
Celotno besedilo (887,86 KB)
Gradivo ima več datotek! Več... |
