Горбенко, МаксимМаксимГорбенко2024-06-232024-06-232024-06-20http://ir.nmu.org.ua/handle/123456789/167213У спеціальному розділі сформовано логіку та алгоритм нейронної мережі для аналізу поставленої задачі, написано програмний додаток для розв’язання існуючої проблеми.Об’єктом дослідження в роботі є процес розробки програмного додатку до месенджера Telegram, що з використанням нейронної мережі аналізує зображення продукту та визначає їх калорійність, що полегшить слідкування за раціоном.Метою цієї кваліфікаційної роботи – розробка Telegram-бота, який може аналізувати фотографії страв, розпізнавати їх, визначати їх калорійність і надавати користувачам відповідну інформацію у зручному форматі та полегшити ведення статистики що до харчування.Методи дослідження: У роботі використано методи машинного навчання, зокрема нейронні мережі для розпізнавання зображень, а також методи обробки зображень та програмування для створення Telegram–бота. Для навчання нейронної мережі використовувалися великі набори даних із зображеннями продуктів харчування та їх характеристиками.Практична цінність отриманих результатів полягає в тому, що запропонована розроблена система із зручним інтерфейсом скорочує час для пошуку страви та калорійності.ukКОМП’ЮТЕРНИЙ ЗІРпрограма БотTELEGRAMШІНЕЙРОННА МЕРЕЖАMOBILENETV2Learning Object