Semantična priprava podatkov za učinkovitejšo uporabo umetne inteligence

Podatki so danes pogosto zbrani, objavljeni in tehnično dostopni, vendar še vedno niso pripravljeni za učinkovito povezovanje, ponovno uporabo in uporabo v rešitvah umetne inteligence. Težava ni samo v formatu podatkov, temveč predvsem v njihovem pomenu: računalniški sistemi in orodja umetne inteligence morajo razumeti, kaj posamezni podatki predstavljajo, kako so povezani z drugimi podatki in iz katerih virov izhajajo.

Na delavnici bodo udeleženci na praktičnih primerih spoznali, kako podatke iz preglednic in odprtih formatov nadgraditi v semantično opisane podatke z uporabo URI-jev, RDF, ontologij, povezanih podatkov in poizvedovalnega jezika SPARQL. Poseben poudarek bo na tem, kako semantično opisani podatki izboljšajo interoperabilnost, zmanjšajo dvoumnost, omogočajo povezovanje podatkov iz različnih virov ter predstavljajo bolj kakovostno osnovo za naprednejšo analitiko in uporabo umetne inteligence.

Delavnica je zasnovana praktično: izhajala bo iz konkretnih javnih podatkovnih virov, kot so registrski, statistični in prostorski podatki, ter pokazala, kako iz razpršenih podatkov postopno pridemo do grafa podatkov, ki omogoča kompleksnejše poizvedbe, povezovanje z zunanjimi viri in boljšo strojno razumljivost podatkov.

---

Kdaj in kje?

• Datum: 22. september 2026
• Ura: 08:00 – 16:30
• Lokacija: GZS, dvorana B, Gospodarska zbornica Slovenije, Dimičeva ulica 13, 1000 Ljubljana
• Kontakt: Nina Vučak (01 589 84 20, nina.vucak@gzs.si)
• Rok za prijavo: 15. september 2026

---

Komu je seminar namenjen

Seminar je namenjen predvsem podatkovnim inženirjem, skrbnikom podatkov, IT strokovnjakom, razvijalcem ter vsem, ki želijo pripraviti podatkovno infrastrukturo organizacije za neposredno in učinkovito uporabo umetne inteligence ter velikih jezikovnih modelov (LLM).

---

Program delavnice

• 08:00 – 08:30 | Zbor udeležencev
• 08:30 – 10:00 | Predavanje: Uvod v semantično pripravo podatkov
• 10:00 – 10:10 | Odmor
• 10:10 – 11:40 | Predavanje: Ontologije, RDF in FAIR principi
• 11:40 – 12:45 | Odmor za kosilo
• 12:45 – 14:15 | Predavanje & Praktično delo: Gradnja grafa podatkov in SPARQL poizvedbe
• 14:15 – 14:30 | Odmor
• 14:30 – 16:00 | Predavanje & Praktično delo: Priprava podatkov za LLM-je in AI modele

---

Cilji delavnice

Po zaključku delavnice bodo udeleženci znali:

• Razložiti pomen semantike za AI-pripravljenost organizacije,
• Uporabljati principe FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) pri načrtovanju in upravljanju podatkov,
• Pripraviti podatke tako, da so neposredno uporabni za LLM-je in druge AI-modele,
• Načrtovati uporabo ontologij za obogatitev in povezovanje podatkov,
• Ovrednotiti ter izbrati ustrezne pristope za shranjevanje in upravljanje semantičnih podatkov.

---

Predznanje

Za uspešno spremljanje delavnice je priporočljivo, da udeleženci poznajo osnovne koncepte dela s podatki in informacijskimi sistemi:

• Osnovno razumevanje podatkovnih zbirk in tabelaričnih podatkov,
• Delo s preglednicami (npr. Excel),
• Osnovno poznavanje formatov CSV in JSON,
• Osnovno razumevanje spletnih naslovov oziroma identifikatorjev (URI),
• Osnovno tehnično delo z datotekami in urejevalnikom besedila.

---

Potrebna programska oprema

Udeleženci morajo na delavnico prinesti svoj računalnik s pripravljeno opremo:

• Urejevalnik besedilnih datotek (Visual Studio Code, Notepad++ ali Sublime Text),
• Spletni brskalnik,
• Docker Desktop ali druga lokalna podpora za izvajanje Docker vsebnikov,
• Lokalno nameščeno orodje Protégé ali dostop do WebProtégé,
• Možnost zagona pripravljenega delovnega okolja za izvajanje SPARQL poizvedb.

---

O predavateljih

Dr. Slavko Žitnik je izredni profesor na Fakulteti za računalništvo in informatiko UL, predsednik Slovenskega društva INFORMATIKA, predsednik Slovenskega društva za jezikovne tehnologije in član Sveta AKOS RS. Raziskovalno se ukvarja s področji informacijskega poizvedovanja, ekstrakcije informacij, semantičnim spletom, (nevro-)simbolno umetno inteligenco, velikimi jezikovnimi modeli in informacijskimi sistemi. Aktiven je pri projektih AI4DH, LLM4DH, LLMs4EU, SLAIF in KCUI.

Dr. Dejan Lavbič je izredni profesor na Fakulteti za računalništvo in informatiko UL, kjer pedagoško in raziskovalno deluje na področjih informacijskih sistemov, razvoja programske opreme, podatkovnega modeliranja, spletnih tehnologij, semantične interoperabilnosti in uporabe sodobnih digitalnih tehnologij.

---

Pogoji prijave in kotizacija

Delavnica poteka v okviru projekta Kompetenčni center za umetno inteligenco Slovenije (KCUI), zato je udeležeba na dogodku brezplačna. Prijava je obvezna.

• Rok za prijavo: 15. september 2026
• Odjava: Pisno na e-naslov zit@gzs.si.