| Studiju veids |
bakalaura akadēmiskās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Informācijas tehnoloģija |
| Nosaukums |
Spējā IT projekta iterācijas plānošana un resursu sadales pārvaldība ar mākslīga intelekta algoritmiem |
| Nosaukums angļu valodā |
Agile IT Project Sprint Planning and Resource Allocation Management with Artificial Intelligence Algorithms |
| Struktūrvienība |
33000 Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte |
| Darba vadītājs |
Oksana Ņikiforova |
| Recenzents |
Inese Upīte |
| Anotācija |
Bakalaura darba mērķis ir salīdzināt mākslīgā intelekta algoritmus, kas atbalsta IT
projekta iterāciju resursu sadali spējās izstrādes ietvaros.
Bakalaura darbā tiek pētīta mākslīgā intelekta algoritmu pielietošana informācijas un
tehnoloģijas projektu iterāciju veiktspējas un resursu sadales optimizācijā, izmantojot spējās
metodoloģiju. Darba mērķis ir salīdzināt trīs mākslīgā intelekta algoritmus - lineāro regresiju,
nejaušo mežu algoritmu un neironu tīklus, izvērtējot to rezultātus piecu dažādu informācijas
tehnoloģiju projektu iterāciju prognozēšanā, izmantojot vēsturiskos datus. Bakalaura darba
ietvarā tika analizēti pieci reāli informācijas un tehnoloģijas projekti, ar pieejamiem datiem un
veiktas prognozes balstoties uz projektu iepriekšējām iterācijām. Rezultātu salīdzināšanai starp
mākslīgā intelekta algoritmiem un kopējās precizitātes noteikšanai tika izmantoti vidējās
kvadrātiskās kļūdas un determinācijas koeficienta lielumi. Rezultāti, kas tika iegūti liecina, ka
nejaušo mežu un neironu tīklu algoritms ir daudz precīzāki, it īpaši, projektos, kur ir liela
mijiedarbība starp atribūtiem un ir sarežģīta datu struktūra. Lineārās regresijas algoritma
rezultāti, liecina, ka projektos bez novērojamas lineāras rezultātu līnijas un ar sarežģītu datu
struktūru algoritms nespēj prognozēt ar augstu precizitāti. Bakalaura darbā iegūtie rezultāti un
apskatītā literatūra veido bāzi turpmākai darba pētīšanai.
Darba apjoms: 53 lapaspuses, 6 attēli, 11 tabulas, 10 pielikumi, 31 izmantotie informācijas
avoti. |
| Atslēgas vārdi |
IT PROJEKTU VADĪBA, MĀKSLĪGĀ INTELEKTA ALGORITMI, ITERĀCIJU VEIKTSPĒJAS PROGNOZĒŠANA |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
IT PROJECT MANAGEMENT, ARTIFICIAL INTELLIGENCE ALGORITHMS, ITERATION PERFORMANCE FORECASTING |
| Valoda |
lv |
| Gads |
2026 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
26.05.2026 13:34:35 |
