završni rad (stručni)
Cilj ovog rada je pružiti temeljit uvid u primjenjivost tehnologija umjetne inteligencije u generiranju sadržaja za web stranice, s naglaskom na A/B testiranje kao ključnu metodu za optimizaciju sadržaja. Rad se također oslanja na suvremene tehnološke trendove i alate kao što su Prisma, Next.js, Tailwind i Clickhouse, istražujući njihov doprinos efikasnom razvoju i analizi web aplikacija.
Nadalje, istražuje se uloga LLM-a (engl. Large Language Models) u kreiranju sučelja za razmjenu poruka i generiranje relevantnih uvida o performansama aplikacija. Poseban osvrt daje se na praćenje analitika korisnika kako bi se omogućilo bolje razumijevanje korisničkog ponašanja i preferencija, što je ključno za uspješnu optimizaciju i personalizaciju web iskustava.
U završnom dijelu rada, kroz studiju slučaja početne stranice određenog projekta, demonstrira se praktična korisnost svih prethodno navedenih tehnologija i metoda. Kroz ovaj rad, želi se naglasiti važnost integracije najnovijih tehnoloških trendova u svakodnevni razvoj web aplikacija kako bi se postigla maksimalna efikasnost i korisničko zadovoljstvo.
umjetna inteligencija; generiranje sadržaja; A/B testiranje; web aplikacije
Razvojem virtualizacijskih tehnologija raste kompleksnost IT sustava, dok korisnici istovremeno zahtijevaju brži pristup resursima, napredne integracije i jednostavnost korištenja. Jedno od ključnih rješenja za ove izazove primjena je…
Ovaj rad istražuje i uspoređuje mogućnosti prosljeđivanja grafičkih kartica na Hyper-V i KVM hipervizorima prema virtualnim strojevima, detaljno opisujući metode, postupke i razlike u arhitekturi koje utječu na…
The ever-growing usage and adaptation of HTTP/3 in web traffic leverages Quick UDP Internet Connections (QUIC) as a transport protocol. QUIC is widely recognized for reduced latency, enhanced…
