TSI logo 25 years
LV EN
Home > Par mums > Struktūra un pārvaldība > Anotācijas

LĪMENIS

PROGRAMMA

FAKULTĀTE

GADS

VALODA

ATSLĒGVĀRDI

Ar ģeneratīvām AI tehnoloģijām papildinātas programmatūras izstrāde projektu vadības atbalstam.

Šis darbs pēta ģeneratīvā mākslīgā intelekta pielietošanas praktisko vērtību projektu vadības programmatūrā, lai uzlabotu vadītāja darbu. Mērķis ir novērtēt GenAI efektivitāti un ietekmi uz projektu vadības procesiem.Pētījums sākas ar esošās akadēmiskās un nozares literatūras apskatu par AI integrāciju projektu vadībā. Tam seko detalizēta gadījumu izpētes analīze par gadījumiem, kad AI ir integrēts projektu pārvaldības rīkos. Programmatūras izstrādes dzīves cikla metodoloģija tiek izmantota, lai izstrādātu un pārbaudītu programmatūru, iekļaujot prototipēšanas fāzi, lai izpētītu un apstiprinātu koncepcijas pirms pilna mēroga izstrādes.Šī pētījuma rezultāti ietver ar GenAI darbināmas programmatūras izveidi, kas ievērojami paātrina personāla atlases procesu projektiem, saskaņojot projekta prasības ar personāla prasmēm. Rezultāti liecina, ka izstrādātā programmatūra efektīvi izmanto GenAI tehnoloģijas, lai uzlabotu projektu vadības procesu, vienkāršotu vadības uzdevumus un veicinātu efektīvākus un precīzākus lēmumu pieņemšanas procesus.Šis pētījums izceļ GenAI potenciālu, lai pārveidotu projektu vadības praksi un virzītu nākotnes inovācijas.

Autors: Pāvels Kulajevs

Vadītājs: Aleksejs Vesjolijs

Līmenis: Bakalaurs

Gads: 2024

Darba valoda: Latviešu

Studiju programma: Datorzinātnes

Vairāk...

Uz mašīnmācīšanos balstīta neobjektivitātes novēršana nākotnes atlasē, kas balstīta uz mākslīgo intelektu

Mūsdienu cilvēkresursu vidē mākslīgā intelekta integrācija rada gan iespējas, gan izaicinājumus, jo īpaši personāla atlases jomā, kas aptver visus procesa posmus, sākot no kandidātu meklēšanas līdz gala atlasei. Tomēr šī integrācija nav bez problēmām. Neobjektīvi dati, kas izriet no vēsturiskiem datiem vai sabiedrības aizspriedumiem, var būt nozīmīgs šķērslis, kas var izraisīt diskriminējošu praksi. Pētījumā "Uz mašīnmācīšanos balstīta neobjektivitātes novēršana nākotnes atlasē, kas balstīta uz mākslīgo intelektu" mērķis ir analizēt esošas novirzes gan no cilvēka, gan no mākslīgā intelekta perspektīvas personāla atlases procesā. Tā ietvaros tiek meklētas atbildes uz šādiem pētījuma jautājumiem: kādas ir esošās neobjektivitātes personāla atlases procesā, gan tiešas, gan netiešas, un kā var efektīvi mazināt vai novērst novirzes personāla atlases procesā, izmantojot modelēšanas metodes nākotnes atlases sistēmās, kas balstītas uz mākslīgo intelektu. Izmantojot uz datiem balstītu pieeju un mašīnmācīšanās modeļu pielāgošanu, tiks atklāts, kāda veida novirzes pastāv atlases procesā un kā tās mazināt.

Autors: Ērika Todjēre

Vadītājs: Jeļena Kijonoka

Līmenis: Maģistrs

Gads: 2024

Darba valoda: Angļu

Studiju programma: Datorzinātnes

Vairāk...

Table View
Text View