Смарт-асистент зі здорового харчування
Вантажиться...
Дата
2024
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Пояснювальна записка дипломного проєкту складається з п’яти розділів, містить 28 таблиць, 33 рисунка та 8 джерел – загалом 75 сторінок.
Дипломний проєкт присвячений розробці комплексного додатку для спрощення процесу відстеження та управління звичками здорового харчування.
Мета полягає e використанні технології машинного навчання, включаючи розпізнавання зображень і штрих-кодів і обробку природної мови, задля спрощення рутини моніторингу споживання їжі та води, керування особистими даними про здоров’я.
Об'єкт дослідження: мобільні додатки та прикладні програмні інтерфейси для управління здоров’ям та харчуванням.
Предмет дослідження: впровадження технологій машинного навчання для покращення користувацького досвіду та ефективності додатків для моніторингу стану здоров’я.
У першому розділі проаналізована предметна область, включаючи дослідження існуючих рішень і бізнес-процесів, а також сформульовано проблеми, заклавши основу для розробки нового рішення.
Другий розділ зосереджено на розробці вимог до програмного забезпечення, окреслено варіанти використання, функціональні та нефункціональні вимоги, які формують основу для дизайну та функціональності програми.
У третьому розділі представлено проектування та розробку програмного забезпечення, деталізовано архітектуру програмного забезпечення, обґрунтовано інструменти розробки, принципи проектування програмного забезпечення та комплексний аналіз безпеки даних для забезпечення надійної та безпечної роботи програми.
Четвертий розділ сфокусовано на аналізі якості програмного забезпечення та тестування, описано процеси та методи, що використовуються для перевірки функціональності програмного забезпечення, збереження даних, сумісності та зручності використання інтерфейсу користувача, забезпечуючи надійну роботу системи та її складових.
У п’ятому розділі описано розгортання та підтримку програмного забезпечення, обумовлено переваги використання контейнерів Docker для розгортання, переваги платформи DigitalOcean перед альтернативами, такими як Azure, і наведено детальний опис процесу розгортання за допомогою GitHub Actions і Docker Hub.
Опис
Ключові слова
веб застосунок, здорове харчування, розпізнавання зображень, C#, .NET, ASP.NET, Telegram бот, база даних, Web application, healthy eating, image recognition, Telegram bot, database, EF Core
Бібліографічний опис
Максименко, А. С. Смарт-асистент зі здорового харчування : дипломний проєкт ... бакалавра : 121 Інженерія програмного забезпечення / Максименко Антон Сергійович. - Київ, 2024. - 146 с.