prikaz prve stranice dokumenta Primjena LLM-a u razumijevanju i generiranju savjeta o prehrani
  Preuzmi
PDF 2.71 MB
diplomski rad
Primjena LLM-a u razumijevanju i generiranju savjeta o prehrani
2024. urn:nbn:hr:200:700349
Tokić, Mateo
Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek
Zavod za programsko inženjerstvo
Katedra za vizualno računarstvo

Citirajte ovaj rad

Tokić, M. (2024). Primjena LLM-a u razumijevanju i generiranju savjeta o prehrani (Diplomski rad). Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:700349

Tokić, Mateo. "Primjena LLM-a u razumijevanju i generiranju savjeta o prehrani." Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:700349

Tokić, Mateo. "Primjena LLM-a u razumijevanju i generiranju savjeta o prehrani." Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:700349

Tokić, M. (2024). 'Primjena LLM-a u razumijevanju i generiranju savjeta o prehrani', Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, citirano: 28.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:700349

Tokić M. Primjena LLM-a u razumijevanju i generiranju savjeta o prehrani [Diplomski rad]. Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek; 2024 [pristupljeno 28.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:700349

M. Tokić, "Primjena LLM-a u razumijevanju i generiranju savjeta o prehrani", Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, Osijek, 2024. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:700349

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:700349
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovPrimjena LLM-a u razumijevanju i generiranju savjeta o prehrani
Naslov (engleski)Application of LLMs in understanding and generating dietary advice
AutorMateo Tokić
MentorČaslav Livada (mentor)
Član povjerenstvaČaslav Livada (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaAlfonzo Baumgartner (član povjerenstva)
Član povjerenstvaTomislav Galba (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek
(Zavod za programsko inženjerstvo)
(Katedra za vizualno računarstvo)
Osijek
Datum i država obrane2024-12-11, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Umjetna inteligencija
Sažetak
Ovaj diplomski rad bavi se primjenom velikih jezičnih modela (LLM) za razumijevanje i generiranje savjeta o prehrani. Glavni problem obuhvaća prepoznavanje sastojaka i nutritivnih vrijednosti s prehrambenih proizvoda te integraciju tih podataka u sustav za pružanje korisnih preporuka. Problem je riješen razvojem mobilne aplikacije pomoću React Native i Python Flask tehnologija. Implementacijom docTR modela za optičko prepoznavanje znakova omogućeno je čitanje nutritivnih vrijednosti i sastojaka sa slike proizvoda. Sustav na temelju prepoznatih sastojaka i nutritivnih vrijednosti te korisničkih podataka iz Firestore baze podataka generira savjet koristeći OpenAI-jev GPT- 3.5-turbo model. Ovaj rada svojim rezultatima potvrdio je mogućnost primjene LLM-a za pružanje personaliziranih prehrambenih preporuka otvarajući nove mogućnosti u digitalizaciji prehrane.
Sažetak (engleski)
This thesis deals with the application of large language models (LLM) in understanding and generating dietary advice. The main problem involves identifying ingredients and nutritional values from food products and integrating this data into a system for providing useful recommendations. The problem was solved by developing a mobile application using React Native and Python Flask technologies. By implementing the docTR model for optical character recognition, it is possible to read the nutritional values and ingredients from the product image. Based on recognized ingredients and nutritional values and user data from the Firestore database, the system generates advice using OpenAI's GPT-3.5-turbo model. With its result, this thesis confirmed the possibility of applying LLM to provide personalized nutritional recommendations, opening up new possibilities in the digitization of nutrition.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:200:700349
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (univ. mag. ing. comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2024-12-20 12:08:30