<?xml version="1.0"?>
<rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"><rdf:Description rdf:about="https://revis.openscience.si/IzpisGradiva.php?id=11461"><dc:title>Načrtovanje nevronske mreže za napovedovaje kvalitete tlačnega litja.</dc:title><dc:creator>Ljimani,	Đejhan	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Makovec,	Igor	(Mentor)
	</dc:creator><dc:subject>umetna inteligenca</dc:subject><dc:subject>strojno učenje</dc:subject><dc:subject>nevronske mreže</dc:subject><dc:subject>Python</dc:subject><dc:subject>visokotlačno litje.</dc:subject><dc:description>Diplomska naloga raziskuje področje umetne inteligence, s poudarkom na uporabi nevronskih mrež za napovedovanje kakovosti pri visokotlačnem litju. Uvodnemu delu, ki podaja kontekstualni okvir, sledi teoretični del, ki obravnava ključne vidike umetne inteligence, vključno z zgodovinskim razvojem umetne inteligence in opisom strojnega učenja, ki vključuje nadzorovano, nenadzorovano in spodbujevalno učenje. Prav tako so v tem delu opisane nevronske mreže, njihova sestava, arhitekturne značilnosti ter lastnosti, skupaj s procesi modeliranja, določitvijo topologije in metrikami za ocenjevanje učinkovitosti regresijskih modelov. Del je zaključen s pregledom programskega jezika Python in njegovih knjižnic za strojno učenje, ki podpirajo analizo v empiričnem delu naloge.
Empirični del naloge vključuje razvoj pilotnega modela napovedovanja kakovosti visokotlačnega litja s pomočjo orodja Orange ter implementacijo nevronske mreže v programskem jeziku Python. S pomočjo teh pristopov naloga prikazuje možno pot za napovedovanje kakovosti izdelkov pri visokotlačnem litju.</dc:description><dc:date>2025</dc:date><dc:date>2025-02-23 16:52:24</dc:date><dc:type>Diplomsko delo/naloga</dc:type><dc:identifier>11461</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></rdf:Description></rdf:RDF>