Смарт-асистент зі здорового харчування

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorІванова, Любов Миколаївна
dc.contributor.authorМаксименко, Антон Сергійович
dc.date.accessioned2025-02-13T08:13:47Z
dc.date.available2025-02-13T08:13:47Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractПояснювальна 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.
dc.description.abstractotherThe explanatory note of the diploma project consists of five chapters, contains 28 tables, 33 figures and 8 sources - a total of 75 pages. The purpose of the diploma project is dedicated to the development of a comprehensive supplement to simplify the process of tracking and managing healthy eating habits. The goal is to use machine learning technology, including image and barcode recognition and natural language processing, to simplify the routine of monitoring food and water intake, and managing personal health data. Research object: mobile applications and application software interfaces for health and nutrition management. Research subject: implementation of machine learning technologies to improve user experience and performance of health monitoring applications. In the first part of the chapter, the subject area is analyzed, including the study of existing solutions and business processes, and the problems are formulated, laying the foundation for the development of a new solution. The second chapter focuses on the development of software requirements, developed use cases, functional and non-functional requirements that form the basis for the design and functionality of the application. The third chapter introduces software design and development, detailed software architecture, sound development tools, software design principles and comprehensive analysis of security data to ensure reliable and secure applications. The fourth chapter is focused on software quality analysis and testing, describing processes and methods used to verify software functionality, data retention, compatibility and usability of the user interface, ensuring reliable operation of the system and its components. The fifth chapter describes software deployment and maintenance, states the advantages of using Docker containers for deployment, the advantages of the DigitalOcean platform over alternatives such as Azure, and details the deployment process using GitHub Actions and Docker Hub.
dc.format.extent146 с.
dc.identifier.citationМаксименко, А. С. Смарт-асистент зі здорового харчування : дипломний проєкт ... бакалавра : 121 Інженерія програмного забезпечення / Максименко Антон Сергійович. - Київ, 2024. - 146 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/72472
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectвеб застосунок
dc.subjectздорове харчування
dc.subjectрозпізнавання зображень
dc.subjectC#
dc.subject.NET
dc.subjectASP.NET
dc.subjectTelegram бот
dc.subjectбаза даних
dc.subjectWeb application
dc.subjecthealthy eating
dc.subjectimage recognition
dc.subjectTelegram bot
dc.subjectdatabase
dc.subjectEF Core
dc.titleСмарт-асистент зі здорового харчування
dc.title.alternativeSmart Assistant Web Application for Healthy Nutrition
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Maksymenko_bakalavr.pdf
Розмір:
2.2 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ІПІ)
Бакалаврські роботи