Opis: Dvourni praktični seminar za inženirje o praktični uporabi ChatGPT, modelov GPT 5.4 in GPT 5.4 Pro ter OpenAI Codexa. Pokazali bomo, kako se razlikujejo hitri pogovorni modeli in modeli, ki si za odgovor vzamejo več časa ter praviloma pripravijo bolj premišljene inženirske rešitve. Prikazali bomo uporabo Deep Researcha za iskanje literature, datasheetov, standardov, komponent in drugih gradnikov sistemov, uporabo vgrajenih orodij ChatGPT pri tako pri analizi in reševanju problemov kot pri pripravi obrazcev ter dokumentov v Wordu in Excelu, ter uporabo Codexa kot programerskega orodja in kot splošnega agenta za pripravo prosojnic in drugih tehničnih gradiv.
Podrobnejši opis: Današnja generacija modelov presega klasičen “chat” in postaja uporabno delovno okolje za resno inženirsko delo. Seminar je namenjen inženirjem, ki želijo praktično videti, kako se razlikuje delo z modeli, ki odgovarjajo skoraj takoj in omogočajo sprotni pogovor, od dela z modeli, ki si za odgovor vzamejo več časa, vendar pogosto pripravijo bistveno bolj premišljene in kakovostne tehnične rešitve. Na konkretnih primerih bomo pokazali, kdaj je smiseln hiter interaktivni način dela in kdaj je bolje uporabiti model, ki več časa nameni razmisleku.
V nadaljevanju bomo prikazali uporabo orodja Deep Research v ChatGPT za iskanje inženirsko relevantnih virov: znanstvene literature, tehnične dokumentacije, datasheetov, standardov, komponent ter drugih gradnikov in podsistemov, ki jih uporabljamo pri načrtovanju rešitev. Pokazali bomo tudi uporabo vgrajenih orodij v ChatGPT pri nalogah, ki niso strogo jedro inženirskega dela, vendar zahtevajo tehnično razumevanje: izpolnjevanje obrazcev, pripravo poročil ter izdelavo dokumentov v Wordu in Excelu.
Drugi del seminarja bo namenjen OpenAI Codexu. Prikazali bomo, kako ga uporabimo kot splošnega agenta za pripravo daljših in bolj kompleksnih dokumentov, na primer prosojnic iz vhodnega gradiva, ter kot programersko orodje v spletni različici, povezani z GitHubom. Poudarek bo na tem, kako lahko inženirji s temi orodji zmanjšamo čas za podporne naloge, ki zahtevajo določen del inženirskega znanja, vendar niso jedro našega dela, in se zato bolj posvetimo bistvenim analitičnim, razvojnim in projektantskim nalogam.
Jezik: Slovenski
Zahtevnost: Srednja
Priporočeno predznanje: Osnovno znanje programiranja
Max št. udeležencev: 30 (potrebna prijava)
Termin: 22.4.2026 od 13:15–15:00
Lokacija(samo v živo): Fakulteta za elektrotehniko Univerze v Ljubljani, Tržaška 25, Diplomska soba
Ciljna publika: Inženirji, raziskovalci, asistenti, študenti višjih letnikov ter drugi tehnični uporabniki, ki želijo generativno umetno inteligenco učinkovito uporabljati pri reševanju inženirskih problemov, iskanju tehnične dokumentacije, pripravi dokumentov, programiranju in analizi podatkov.
Na izobraževanju pridobljena znanja:
-
Razumevanje razlik med hitrimi pogovornimi modeli in modeli, ki več časa namenijo razmisleku.
-
Uporaba Deep Researcha za iskanje literature, tehnične dokumentacije, datasheetov in komponent.
- Uporaba vgrajenih orodij v ChatGPT za reševanje inženirskih problemov in hitro iteriranje idej.
-
Uporaba Codexa za pripravo prosojnic in drugih daljših tehničnih gradiv iz vhodnega materiala.
-
Uporaba Codexa kot programerskega orodja, povezanega z GitHubom, pri razvoju in preverjanju kode.
Opis poteka izobraževanja: Predavanje bo potekalo v živo in bo temeljilo na praktičnih demonstracijah. Začelo se bo s primerjavo med hitrejšimi modeli za sprotni pogovor in modeli, ki si za odgovor vzamejo več časa ter pripravljajo bolj premišljene tehnične rešitve. Sledil bo prikaz uporabe orodja Deep Research. Nato bomo pokazali, kako ChatGPT z vgrajenimi orodji pomaga pri hitrem iteriranju rešitev inženirskih problemov ter pri izpolnjevanju obrazcev ter pripravi dokumentov v Wordu in Excelu. V nadaljevanju bo prikazana uporaba Codexa za pripravo daljših dokumentov in prosojnic iz vhodnega gradiva ter njegova uporaba kot programerskega orodja v spletni različici, povezani z GitHubom.
Organizator:
Predavatelji:
| izr. prof. dr. Janez Perš |
| JaJanez Perš je izredni profesor na Fakulteti za elektrotehniko Univerze v Ljubljani in član Laboratorija za strojno inteligenco. Njegovo področje raziskovanja obsega računalniški vid, strojno inteligenco, vgrajene sisteme ter uporabo umetne inteligence v praktičnih tehničnih okoljih. |
| janez.pers@fe.uni-lj.si |
