<?xml version="1.0"?>
<metadata xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"><dc:title>UPORABA UMETNE INTELIGENCE PRI ORGANIZACIJI LETALSKEGA PROMETA</dc:title><dc:creator>Rodica,	Erik	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Škerlič,	Sebastjan	(Mentor)
	</dc:creator><dc:subject>Letalski promet</dc:subject><dc:subject>umetna inteligenca</dc:subject><dc:subject>optimizacija</dc:subject><dc:subject>integracija</dc:subject><dc:description>Umetna inteligenca je danes eno najhitreje razvijajočih se področij računalništva. Zanjo uporabljamo dve splošni delitvi. Prva se nanaša na stopnjo njene funkcionalnosti in zavesti, pri čemer ločimo štiri vrste: reaktivno umetno inteligenco, umetno inteligenco z omejenim spominom, umetno inteligenco s teorijo uma in samo zavedajočo se umetno inteligenco. Drugi tip delitve pa temelji na njeni zmogljivosti in jo razvršča v dve kategoriji: šibko umetno inteligenco, ki je manj zmogljiva in se večinoma uporablja v avtomatizaciji procesov, ter na močno umetno inteligenco, ki je veliko bolj sposobna, saj bi bila zmožna sklepanja in učenja na način, kot to počne človek, vendar v praksi za zdaj še ne obstaja. Sestavljena je iz več temeljnih mehanizmov, kot so učenje, reševanje problemov, percepcija in sklepanje. Delimo jo na več področij, med katere sodijo globoko učenje, strojno učenje, obdelava naravnega jezika, ekspertni sistemi, robotizacija, računalniški vid in kognitivno računalništvo. Vsa ta področja so danes že vključena v organizaciji letalskega prometa, ki predstavlja eno ključnih prometnih panog. Sisteme umetne inteligence je mogoče implementirati, tako da opravljajo več nalog na letališču, med drugim za video in avdio nadzor, pregled prtljage, zagotavljanje varnosti na stezi, preverjanje pripravljenosti pilotov, zagotavljanje kibernetske varnosti, prediktivno vzdrževanje letal, simulacijo sistema s pomočjo digitalnih dvojčkov, izboljšanje operativne, časovne in stroškovne učinkovitosti ter ustvarjanje prijetnejše potniške izkušnje. Zaradi sposobnosti avtonomnega odločanja, obdelave velike količine podatkov in delovanja v realnem času prispeva k vedno večji optimizaciji letalskih procesov, kar zelo pozitivno vpliva tako na rezultate letalskih podjetij kot na celotno panogo.</dc:description><dc:date>2025</dc:date><dc:date>2025-09-11 08:45:54</dc:date><dc:type>Diplomsko delo/naloga</dc:type><dc:identifier>172740</dc:identifier><dc:identifier>VisID: 41895</dc:identifier><dc:identifier>COBISS_ID: 248921859</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></metadata>
