31. |
32. |
33. |
34. |
35. Življenje v simulaciji : diplomska nalogaMarko Jurman, 2017, undergraduate thesis Abstract: Že od nekdaj se človeštvo sprašuje, od kod smo prišli, zakaj smo tu in kje sploh smo. Filozofi in znanstveniki iz raznih področji že tisočletja poskušajo najti odgovore na ta vprašanja in opredeliti, kaj sploh je resničnost. O začetku našega sveta obstaja mnogo teorij, a skozi diplomsko nalogo sem natančneje predelal le eno, ki govori o tem, da obstaja možnost, da živimo v simulaciji prednikov. Za namene raziskovanja te možnosti sem se lotil preučevanja naše zgodovine, morale in etike ter dela na virtualni resničnosti in umetni inteligenci. S preučevanjem teh področji sem poskušal sestaviti profil s stališča človeške rase, ali bi ta izvajala simulacije prednikov, in tako odgovoriti na vprašanje, ali obstaja možnost, da živimo v simulaciji.
Keywords: simulacija, virtualna resničnost, umetna inteligenca, morala, resičnost, podzavest, vesolje
Published in ReVIS: 22.08.2018; Views: 5237; Downloads: 216
 Full text (998,71 KB) |
36. Razvoj programske opreme za eksperimentalno merjenje kolektivnega znanja : diplomska nalogaNeža Plut, 2015, undergraduate thesis Abstract: Pojem »crowdsourcing« označuje vrsto aktivnosti, v katerih sodeluje množica ljudi z namenom reševanja širšega problema. Gre za netradicionalno metodo iskanja najboljše rešitve zastavljene naloge v skupini ljudi. Problem je javno dostopen na spletu v obliki odprtega klica in tako se njegovega reševanja lahko loti vsakdo. Posebnost tovrstnega reševanja nalog je, da se najboljša rešitev oblikuje v procesu komunikacije množice. Ena izmed oblik crowdsourcinga je kolektivno znanje oz. modrost množice, s katero smo se ukvarjali v diplomski nalogi. V teoretičnem delu smo raziskali, kaj je kolektivno znanje, kakšne vrste informacijskih sistemov, ki so namenjeni crowdsourcingu, poznamo, ter kateri so pogoji in dejavniki kolektivne inteligence. Glavni namen izdelka pa je bil v praktičnem delu izdelati programsko opremo, s katero bi kasneje eksperimentalno poskušali izmeriti, kako se spreminja kolektivno znanje s spreminjanjem števila sodelujočih pri reševanju.
Keywords: množičenje, kolektivno znanje, kolektivna inteligenca, množica, sodelovanje, učenje, spletna aplikacija
Published in ReVIS: 21.08.2018; Views: 2825; Downloads: 129
Full text (1,11 MB) |
37. |
38. |
39. |
40. ŠTUDIJA PRIMERA NAJUSTREZNEJŠE TEHNIČNE REŠITVE POSLOVNE INTELIGENCE V OBRAVNAVANEM PODJETJUMarko Blatnik, 2017, undergraduate thesis Abstract: Vsako podjetje se na določeni točki razvoja sooči s količino poslovnih podatkov preveliko za ročno obdelavo. Zastarel pristop kot je uporaba Excel tabel, uvažanje podatkov iz različnih računalniških aplikacij in predstavitev informacij v programu PowerPoint, je pristop, ki terja visok delež človeškega dela, proces analize podatkov je zamuden, poleg tega pa omogoča veliko število napak in neskladnosti. Pogosto se informacije, v časovno različnih poročilih, izračunavajo na različne načine, sledljivost teh izračunov pa je pomanjkljiva. Ko je takšno poročilo pripravljeno, se postavlja vprašanje njegove dostopnosti. Običajno so hranjena na način, da jih je potrebno iskati bodisi v elektronski pošti, na lokalnem računalniku, skupnem diskovnem pogonu ali morda v eni izmed rešitev za hrambo podatkov v oblaku, kar lahko predstavlja tudi varnostno tveganje. Še posebej problematična je dostopnost takšnega poročila, ko morda pri roki nimamo drugega kot mobilni telefon.
Klasične BI rešitve načeloma v celoti odpravljajo zgornje probleme in analitiku omogočajo enostavno obdelavo podatkov, uporabnikom na različnih nivojih pa informacije, ki jih potrebujejo na dnevnem, operativnem, taktičnem in strateškem nivoju. Sodobne BI rešitve ponujajo uporabniške module, dostopne na vseh mobilnih napravah, pri čemer sta grafika in tehnologija modula prilagojeni velikosti ekrana in tehničnim zmožnostim teh naprav. Cilj BI sistema je kakovostno in čim hitrejše pridobivanje informacij, kar poslovodstvu ali podjetniku omogoča boljše razumevanje položaja podjetja v primerjavi s konkurenčnimi podjetji. Sodobne BI rešitve omogočajo izmenjavo podatkov, interakcijo med uporabniki in njihovo skupno delo, kar poimenujemo tudi kolektivna inteligenca.
Za malo gospodarstvo je še posebej izjemnega pomena to, da ohrani vitko organiziranost in fleksibilnost. Sodobne rešitve poslovne inteligence lahko navedeno obogatijo in hkrati omogočijo podjetju ter podjetnikom enostavno in hitro pridobivanje informacij ter ustrezno prilagajanje na trenutno razmere v poslovnem okolju. Na podlagi lastnih opažanj ugotavljam, da je stopnja rabe informacijskih tehnologij v okviru malih in srednjih podjetij v Sloveniji, na sorazmerno nizki ravni, področje rabe in implementacije poslovne inteligence pa je slabo raziskano.
Na voljo je veliko število tehničnih rešitev, implementacija BI rešitve pa predstavlja pomemben mejnik v razvoju podjetja. Posledično je izbira ustrezne BI rešitve zapleten proces, implementacija pa terja veliko finančnih in kadrovskih virov kot tudi ukvarjanje s strateškimi
vprašanji, poslovnimi procesi in ključnimi indikatorji uspešnosti. V diplomskem delu je zbranih nekaj najbolj prepoznavnih in uveljavljenih BI produktov in izvajalcev implementacije BI rešitev. Predstavljen je način izbire tehnične izbire BI rešitve, ki omogoča primerjavo različnih BI produktov in upošteva reference in sposobnost izvedbe posameznih izvajalcev implementacije BI rešitev.
Keywords: Poslovna inteligenca, poslovno poročanje, sistem uravnoteženih kazalnikov, merjenje uspešnost, študija primera.
Published in ReVIS: 10.08.2017; Views: 3691; Downloads: 184
Full text (971,77 KB) |
