prikaz prve stranice dokumenta Primjena umjetne inteligencije u trgovinskom pregovaranju
Pristup svim korisnicima iz sustava znanosti i visokog obrazovanja RH
diplomski rad
Primjena umjetne inteligencije u trgovinskom pregovaranju
2021. urn:nbn:hr:179:771525
Skorup, Katarina
Sveučilište u Splitu
Fakultet elektrotehnike, strojarstva i brodogradnje
Zavod za elektroniku i računarstvo

Citirajte ovaj rad

Skorup, K. (2021). Primjena umjetne inteligencije u trgovinskom pregovaranju (Diplomski rad). Split: Sveučilište u Splitu, Fakultet elektrotehnike, strojarstva i brodogradnje. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:179:771525

Skorup, Katarina. "Primjena umjetne inteligencije u trgovinskom pregovaranju." Diplomski rad, Sveučilište u Splitu, Fakultet elektrotehnike, strojarstva i brodogradnje, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:179:771525

Skorup, Katarina. "Primjena umjetne inteligencije u trgovinskom pregovaranju." Diplomski rad, Sveučilište u Splitu, Fakultet elektrotehnike, strojarstva i brodogradnje, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:179:771525

Skorup, K. (2021). 'Primjena umjetne inteligencije u trgovinskom pregovaranju', Diplomski rad, Sveučilište u Splitu, Fakultet elektrotehnike, strojarstva i brodogradnje, citirano: 19.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:179:771525

Skorup K. Primjena umjetne inteligencije u trgovinskom pregovaranju [Diplomski rad]. Split: Sveučilište u Splitu, Fakultet elektrotehnike, strojarstva i brodogradnje; 2021 [pristupljeno 19.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:179:771525

K. Skorup, "Primjena umjetne inteligencije u trgovinskom pregovaranju", Diplomski rad, Sveučilište u Splitu, Fakultet elektrotehnike, strojarstva i brodogradnje, Split, 2021. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:179:771525

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:179:771525
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovPrimjena umjetne inteligencije u trgovinskom pregovaranju
Naslov (engleski)The use of artificial intelligence in trade negotiation
AutorKatarina Skorup
MentorDarko Stipaničev (mentor)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Splitu
Fakultet elektrotehnike, strojarstva i brodogradnje
(Zavod za elektroniku i računarstvo )
Split
Datum i država obrane2021-09-21, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Zadatak diplomskog rada je bio realizirati model koji primjenom metoda i algoritama umjetne inteligencije vrši trgovinsko pregovaranje, s naglaskom na kriptovalute. Na početku rada definirani su osnovni koncepti umjetne inteligencije kao i kriptovaluta. Nakon toga objašnjene su tehnologije koje su bile nužne za izradu rada te je na samom kraju prikazan detaljan proces izgradnje LSTM mreže koja se, pomoću podataka s burze, trenira, a potom na skupu novih podataka testira predviđanje i u konačnici predviđa buduću cijenu. Za izradu rada korišten je programski jezik Python te pripadne mu biblioteke NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn i Tensorflow. Izgrađena LSTM mreža predviđa cijene te ukoliko procjeni da je kupovina ili prodaja isplativa, izvršava stvarnu transakciju. U radu su priloženi grafovi, usporedbi predviđene i stvarne cijene, iz kojih je vidljivo da porastom količine podataka pri treniranju raste točnost predviđanja.
Sažetak (engleski)
The purpose of my final assignment was to create a model which uses different methods and algorithms of artificial intelligence to trade cryptocurrencies. In the beginning of the paper I have defined the basics of AI and cryptocurrencies. Later on I have explained the technologies that were necessary to create the model and at the end I have shown the full process of creating the LSTM network in detail which trains itself by using information from the stock market and after aquarring new info tests it's price prediction by comparing it to the real price and finaly predicts the future price of the crypto currency. For creating the project I have used the programming language Python with its libraries NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn and Tensorflow. By using it's predictions the LSTM network determes if a certain currency is worth selling or buying before executing the transaction. In my paper I have displayed some grafs in which the difference of the real price and the predicted price is shown and as we can see the difference grows smaller the more information the AI has received during it's training period.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:179:771525
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag. ing. com.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaPristup svim korisnicima iz sustava znanosti i visokog obrazovanja RH
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2022-07-06 07:43:30