Geri Dön

Image and natural language processing supported kitchen assistant

Görüntü ve doğal dil işleme destekli mutfak asistanı

  1. Tez No: 926350
  2. Yazar: SÜHEYLA UYGUR
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET HİLAL ÖZCANHAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilim ve Teknoloji, Mühendislik Bilimleri, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Science and Technology, Engineering Sciences, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Doğal dil işleme, Görüntü tanıma, Natural language processing, Image recognition
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Yapay Zekanın günlük hayatımıza uygulanmasındaki önemli ilerlemeler, mutfak ortamı da dahil olmak üzere yaşam standartlarımızı önemli ölçüde geliştirmiştir. Çalışmamız, Yapay Zeka teknolojilerini mutfak ortamına entegre ederek geleneksel yemek pişirme uygulamalarında devrim yaratma potansiyelini örneklemektedir. Çalışma, mutfak verimliliğini artırmada yapay zekanın pratik etkilerini vurgulamaktadır. Gelişmiş ve kullanıcı dostu yenilikçi mutfak sistemlerinin geliştirilmesinde gelecekteki bilimsel araştırmalar için bir temel oluşturmaktadır. Çalışmanın ilk bölümünde özel bir Yapay Zeka çözümü ve bir Otomatik Makine Öğrenimi aracı uygulaması gösterilmektedir. Böylece eksiksiz bir mutfak uygulaması sağlanmıştır. İki yaklaşımın sonuçları karşılaştırılmıştır. Çalışmanın ikinci bölümünde, Görüntü Tanıma ve Doğal Dil İşleme ile desteklenen bir mutfak asistanı modeli mimarisinin tasarım detayları önerilmektedir. Çalışmamız benzer çalışmalarla detaylı olarak karşılaştırılmaktadır. Sonuç olarak, çabamız mutfakları ev aşçılarından profesyonel şeflere kadar geniş bir kullanıcı yelpazesine hitap eden akıllı ve yenilikçi merkezlere dönüştürmeye hazırlamaktır.

Özet (Çeviri)

Significant advances in applying Artificial Intelligence to our daily lives have remarkably improved our living standards, including the culinary environment. Our study exemplifies the potential to revolutionize traditional cooking practices by integrating AI technologies into the culinary environment. The study highlights the practical implications of AI in improving kitchen efficiency. It lays a foundation for future scientific research in developing advanced and user-friendly innovative kitchen systems. The first part of the study demonstrates a custom AI solution and an Automated Machine Learning tool application. Hence, a complete culinary application is provided. The results of the two approaches are compared. In the second part of the study, the design details of a kitchen assistant model architecture supported by Image Recognition and Natural Language Processing are proposed. Our proposal is compared extensively with previous work. As a result, our effort is poised to transform kitchens into intelligent and innovative hubs that cater to a wide range of users, from home cooks to professional chefs.

Benzer Tezler

  1. Doğal dil işleme teknikleri kullanılarak türkçe mobil asistan yazılımı geliştirilmesi

    Development of a turkish mobile assistant software using natural language processing techniques

    GÖKHAN ÇELİKKAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. GÜLŞEN ERYİĞİT

  2. Açık uçlu maddelerin değerlendirildiği ekosistemin yapay zekâ entegrasyonuyla geliştirilen otomatik puanlama sonuçlarının incelenmesi

    Analyzing the automated scoring results of the ecosystem in which open-ended items are assessed with artificial intelligence integration

    OYTUN ÇETİN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Eğitim ve ÖğretimBahçeşehir Üniversitesi

    Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TUFAN ADIGÜZEL

  3. On real-world face super-resolution and face image synthesis evaluation

    Gerçek dünya yüz süper çözünürlüğü ve yüz görüntüsü sentezi değerlendirmesi üzerine

    ERDİ SARITAŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAZIM KEMAL EKENEL

  4. Improved fuzzy logic based edge detection method on clinical images

    Klinik görüntülerde bulanık mantık temelli iyileştirilmiş kenar tespit yöntemi

    MURAT MERT ÇELEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İLKER ÜSTOĞLU

  5. A conceptual model for image recognition based progress monitoring: retail construction and finishing works

    Görüntü tanıma tabanlı ilerleme takibi için kavramsal bir model: perakende inşaat ve ince yapı işleri

    SALİH KAAN MAZLUM

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BEGÜM SERTYEŞİLIŞIK