Sadržaj se učitava...
mdi-home Početna mdi-account-multiple Djelatnici mdi-script Studiji mdi-layers Katedre mdi-calendar-clock Raspored sati FOI Nastava search apps mdi-login
Primjena umjetne inteligencije u poslovanju
Application of Artificial Intelligence in Business
2023/2024
3 ECTSa
Informacijske tehnologije i digitalizacija poslovanja 1.3 (ITDP)
Studijski centar Varaždin (ITDP 1.3)
Katedra za teorijske i primijenjene osnove informacijskih znanosti
IPP
6. semestar
Osnovne informacijemdi-information-variant Izvođači nastavemdi-account-group Nastavni plan i programmdi-clipboard-text-outline Model praćenjamdi-human-male-board Ispitni rokovimdi-clipboard-check-outline Rasporedmdi-calendar-clock Konzultacijemdi-account-voice
Izvođenje kolegija
Studij Studijski program Semestar Obavezan
Informacijske tehnologije i digitalizacija poslovanja 1.3 (ITDP) Informatička podrška poslovanju 6 izborni
Cilj kolegija
Cilj predmeta je upoznavanje studenata s područjem umjetne inteligencije s naglaskom na izravnu primjenu u poslovanju. Studenti će upoznati neke od najvažnijih tehnologija umjetne inteligencije poput agenata za razgovor (engl. chatbots), automatiziranog strojnog učenja i automatizacije procesa. Kroz niz primjera upoznat će odgovarajuće alate i tehnike te svladali vještine koje izravno mogu upotrijebiti na budućim (ili sadašnjim) radnim mjestima. Naglasak predmeta je na izradi vlastitog projekta primjene umjetne inteligencije u odabranom poslovnom kontekstu.
Preduvjeti
Norma kolegija
Predavanja
10 sati
Vježbe u praktikumu
20 sati
Nastavnik Uloga na kolegiju Oblik nastave Tjedana Sati Grupa
Schatten Markus Nositelj Predavanja
Vježbe u praktikumu
10
10
1
2
0
0
Okreša Đurić Bogdan Suradnik Vježbe u praktikumu 0 2 1
Peharda Tomislav Suradnik Vježbe u praktikumu 0 2 1
Sadržaj predavanja
  • Uvod u umjetnu inteligenciju (1+0 sat)
    Povijest umjetne inteligencije. „Zlatna doba” umjetne inteligencije. Definicija umjetne inteligencije. Vrste inteligencija. Simbolički pristup. Statistički pristup. Hibridni pristupi. Primjeri primjene umjetne inteligencije (npr. u robotici, analitici podataka, korisničkoj podršci, marketingu, financijama, transportu, poljoprivredi, medicini, umjetnosti itd.).
  • Strojno učenje (1+1)
    Primjeri sustava strojnog učenja. Metode strojnog učenja. Klasifikacija. Regresija. Stabla odlučivanja. Probabilistički modeli. Neuronske mreže. Podupirano učenje. Dubinsko učenje. Druge vrste strojnog učenja.
  • Automatizirano strojno učenje (1+1)
    Metoda „crne kutije”. Pripremanje podataka. Označavanje podataka. Uvježbavanje modela. Analiza rezultata i testiranje. Korištenje modela.
  • Automatizacija procesa (1+1)
    Primjeri automatizacije procesa. Robotika. Osnovni pojmovi. Simulacija ponašanja ljudi. Grafičko sučelje. Simulacija ulaznih uređaja. Tipkovnica. Miš. Raspoznavanje uzoraka
  • Ekspertni sustavi (1+0)
    Primjeri ekspertnih sustava. Reprezentacija znanja. Elicitacija znanja. Kodiranje znanja. Sustavi temeljeni na pravilima. Sustavi zaključivanja.
  • Procesiranje prirodnog jezika (1+1)
    Primjeri sustava koji se temelje na procesiranju prirodnog jezika. Osnovni pojmovi. Metajezik. Sintaksa. Semantika. Pragmatika. Gramatike prema Chomskom. Pravilni izrazi. Kontekstualno slobodne gramatike. Konačni automati. Pristupi temeljeni na strojnom učenju.
  • Agenti za razgovor (1+0)
    Primjeri agenata za razgovor. Turingov test. Arhitekture agenata za razgovor. Agenti za razgovor temeljeni na simboličkom pristupu. Agenti za razgovor temeljeni na statističkom pristupu. Hibridni pristup razvoju agenata za razgovor.
  • Govorna sučelja (1+0)
    Raspoznavanje ljudskog jezika. Sinteza ljudskog jezika.
  • Osobni asistenti (1+0)
    Primjeri osobnih asistenata. Arhitektura osobnog asistenta. Kognitivni agenti.
  • Integracija umjetne inteligencije u poslovanje (1+1)
    Primjeri integracije umjetne inteligencije u poslovanje. Inkrementalna ugradnja sustava umjetne inteligencije. Planiranje integracije. Područja integracije. Korisnička podrška. Automatizacija poslovnih procesa. Analitika podataka. Povezivanje s klijentima i zaposlenicima. Cost/benefit analiza.
Sadržaj seminara/vježbi
Ishodi učenja kolegija
  • Planirati uvođenje tehnologija umjetne inteligencije u poslovanje.
  • Izraditi poslovnu aplikaciju u odgovarajućoj domeni korištenjem automatiziranog strojnog učenja.
  • Izraditi poslovnu aplikaciju temeljenu na automatizaciji procesa i integraciji aplikacija i usluga.
  • Izraditi poslovnu aplikaciju osobnog asistenta temeljenog na raznim tehnologijama umjetne inteligencije poput agenata za razgovor, ekspertnih sustava, govornih sučelja, strojnog učenja i/ili automatizacije procesa.
  • Testirati poslovnu aplikaciju temeljenu na metodama umjetne inteligencije poput agenata za razgovor, ekspertnih sustava, govornih sučelja, strojnog učenja i/ili automatizacije procesa..
  • Oblikovati odgovarajuće korisničko iskustvo za poslovne aplikacije koje se temelje na metodama umjetne inteligencije poput agenata za razgovor, ekspertnih sustava, govornih sučelja, strojnog učenja i/ili automatizacije procesa.
Ishodi učenja programa
  • Identificirati i analizirati bitne interne i vanjske čimbenike koji utječu na odabir poslovnih prilika te na efikasnost poslovanja određenog poslovnog subjekta na domaćem i međunarodnom tržištu
  • Vrednovati rezultata poslovanja i interpretirati pokazatelje uspješnosti za potrebe upravljanja i donošenja poslovnih odluka
  • Primijeniti koncepte poduzetništva i poduzetnog djelovanja kako unutar postojećih poslovnih subjekata tako i u okviru pokretanja vlastitih poduzetničkih poduhvata
  • Predložiti i primijeniti metode komuniciranja s klijentima, korisnicima i kolegama usmenim i pismenim putem primjenom odgovarajuće terminologije, uključujući i sposobnost komunikacije o struci na stranom jeziku
  • Odabrati i koristiti informacijsko komunikacijske tehnologije u djelovanju poslovnih sustava
  • Odabrati odgovarajuću organizacijsku arhitekturu na razinama odlučivanja, upravljanja i izvođenja u organizacijama privatnog i javnog sektora primjenom Informacijsko komunikacijske tehnologije
  • Upravljati životnim ciklusom proizvoda, usluga, kao i životnim ciklusom razvoja informacijskog sustava
  • Predložiti i primijeniti temeljne metode razvoja informacijskih sustava u području modeliranja i izgradnje jednostavnih programskih rješenja
  • Predložiti i primijeniti metode razvoja programske potpore za jednostavne organizacijske procese na razini izvođenja
  • Izraditi i održavati dokumentaciju potrebnu za instalaciju, konfiguraciju, prilagodbu, administraciju i zaštitu informacijskih sustava
  • Razumjeti ulogu i održavati operacijski sustav te mrežnu i podatkovnu infrastrukturu
  • Odabrati i primijeniti metode iz područja programiranja, podatkovnih tehnologija i modeliranja podataka i procesa u problemskim domenama
  • Razumjeti i primijeniti odabranih matematičkih tema iz logike, relacija, linearne algrebre i statistike koje su temelj za usvajanje informatičkih i ekonomskih znanja
  • Odabrati i primijeniti odabrane tehnike zaštite informacijskih sustava uz poznavanje zakonskih i normativnih okvira za informacijsku i računalnu sigurnost
  • Planirati i podržati uvođenje novih informacijskih tehnologija za potporu organizacijskim procesima
  • Primijeniti odgovarajuće metode i alate za potporu u obradi, interpretaciji i vizualizaciji podataka za potporu u donošenju odluka
  • Primijeniti vještine učenja (uključujući i e-učenje) i planiranja potrebnih za cjeloživotno učenje, nastavak obrazovanja na diplomskom studiju te razvoj karijere u struci
Osnovna literatura
  • Russel S. and Norvig P. (2020) Artificial Intelligence: A Modern Approach, 4th edition, Pearson.
Dopunska literatura
  • Ertel, W. (2018). Introduction to artificial intelligence. Springer.  
  • Jackson, P. C. (2019). Introduction to artificial intelligence. Courier Dover Publications. 
  • Materijali s nastave na sustavu za e-učenje
Slični kolegiji
Redoviti studenti Izvanredni studenti
izvanredni rok
Datum: 25.04.2025.
Vrijeme: 16:00
Opis: Na Fakultetu
U kalendaru ispod se nalaze konzultacije predmetnih nastavnika, no za detalje o konzultacijama možete provjeriti na profilu pojedinog predmetnog nastavnika.
2024 © Fakultet organizacije i informatike, Centar za razvoj programskih proizvoda