mislo

Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko · Univerza v Mariboru

Podatkovno vodene inovacije

Za predmet Podatkovno vodene inovacije še ni zapiskov.

Imaš svoje zapiske? Objavi jih: ceno določiš ti, z naročnino ti ostane cela, DDV se doda kupcu.

Objavi zapiske

Čakaš na zapiske? Prijavi se in povej. Ko jih kdo objavi, dobiš sporočilo.

Želim zapiske

Kaj lahko narediš že danes

Naloži svoje gradivo za predmet Podatkovno vodene inovacije: Mai ga prebere in ti iz njega naredi kartice, kviz in razlago, ko ti kaj ni jasno. Če zapiske kasneje objaviš, jih prodajaš tukaj.

Naloži svoje gradivo

Učni načrt

Podatki so iz učnega načrta, ki ga objavlja Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko. Prebrano 6. 9. 2026. Poglej izvirnik

6 kreditnih točk

Obveznosti v urah

  • Predavanja30 ur
  • Vaje30 ur
  • Samostojno delo120 ur

Vsebina

  1. Inovacije inteligentnih in na podatkih temelječih storitev: strojno učenje kot storitev (MLaaS): OpenAI ChatGPT, OpenAI Whisper, OpenAI TTS, OpenAI DALL-E, Google Gemini, Anthropic Claude...
  2. Inovacije grafičnih orodij za uporabo inteligentno obdelavo podatkov: Orange, Knime...
  3. Inovacije velikih jezikovnih modelov (LLM) za analizo in generiranje besedila (GPT, BERT), ter modelov za analizo in generiranje slik (VGG, ResNet, StadbleDiffusion).
  4. EU AI Act: ravni tveganja, področja regulacije, revizija.
  5. Primerna raba modelov znanja: vpliv na organizacije, vpliv na ljudi, regulacija.
  6. Neprimerna uporaba modelov znanja: uhajanje podatkov, netransparentnost modelov in nepravičnost in nepoštenost modelov.
  7. Ovrednotenje primernosti modelov znanja: priprava okolja za ovrednotenje modelov.
  8. Inovacije pri interpretaciji modelov znanja: globalno in lokalno
  9. razlaganje ter ugotavljanje poštenosti s SHAP in LIME.

Ocenjevanje

Kolokvij 50 %, Portfolio 50 %

Pogoji za vključitev

Ni pogojev

Literatura

  • O'Neil, C, 2016. Weapons of math destruction: How big data increases inequality and threatens democracy. Crown.
  • Christian, B, 2021. The Alignment Problem: How Can Machines Learn Human Values? Atlantic Books.
  • Goodfellow, I, Bengio, Y. and Courville, A, 2016. Deep learning. MIT press.
  • Nussbaumer Knaflic, C, 2015. Storytelling with Data: A Data Visualization Guide for Business Professionals. Wiley.

Kako deluje

  1. Zapiske kupiš enkrat in ostanejo tvoji.
  2. V aplikaciji iz njih dobiš kartice, kvize in Mai, ki pozna gradivo.
  3. Ceno določi avtor. Prodajalec je Mislo AI, račun dobiš od nas.