Geri Dön

Büyük dil modeli entegre edilmiş, makro besin değerleri hesaplayan yapay zeka diyet planlama aracı

Large language model integrated AI diet planning tool with macro nutrient calculations

  1. Tez No: 944345
  2. Yazar: ALPEREN ERTÜRK
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEYNEP ALTAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İSTANBUL BEYKENT ÜNİVERSİTESİ
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 124

Özet

Günümüzde teknolojik gelişmeler, sağlık ve beslenme ihtiyaçlarını karşılamak için yapay zekâ ve büyük dil modellerinin (LLM) kullanımını olanaklı kılmaktadır. Bu çalışma, kişiselleştirilmiş beslenme önerileri sunmak amacıyla Llama 3.1-70B, GPT-3.5 ve GPT-4 gibi çeşitli LLM'leri analiz etmektedir. Uygulama, kullanıcıların demografik verilerine dayanarak makro besin gereksinimlerini hesaplamakta ve seçilen LLM ile entegre olarak özelleştirilmiş beslenme planları oluşturmaktadır. Flutter uygulaması ve LLM API entegrasyonundan oluşan sistem, kullanıcı verilerini işleyerek önceden belirtilmiş şablonlar doğrultusunda diyet planları sunmaktadır. Çalışma, farklı LLM'lerin performans ve maliyet karşılaştırmasını, etkili istem mühendisliği tekniklerinin araştırılmasını ve geliştirilen uygulamanın gerçek hayata uygulanabilirliğini değerlendirmektedir. Bu çalışma, yapay zekâ teknolojilerini beslenme programlarıyla entegre ederek kişiselleştirilmiş diyet planlamasını otomatikleştirmeyi ve bireysel sağlık sonuçlarını iyileştirmeyi hedeflemektedir.

Özet (Çeviri)

Contemporary technological advancements have facilitated the implementation of artificial intelligence and large language models (LLMs) for addressing individual health and nutritional requirements. This research examines the application of various LLMs including Llama 3.1-70B, GPT-3.5, and GPT-4 for generating personalized dietary recommendations. The system calculates macro-nutrient requirements based on user-specific data and interfaces with selected LLMs to produce customized meal plans. The application architecture comprises a Flutter-based front-end and LLM API integration, processing user inputs and formatting responses according to predefined templates. This research, encompasses the comparative analysis of different LLMs regarding performance and cost-effectiveness, the development of macro-nutrient calculation algorithms, and the evaluation of prompt engineering techniques. Additionally, it assesses the application's practical viability in real-world nutritional contexts. By integrating AI technologies with nutritional programming, this research aims to automate personalized diet planning and enhance individual health outcomes through technological intervention.

Benzer Tezler

  1. Sentiment-driven forecasting of short-term asset price directions using large language models

    Büyük dil modelleri kullanarak varlık fiyatlarının kısa vadeli yönlerinin duygu odaklı tahmini

    AHMET BERKAY GÜLTEKİN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Veri Mühendisliği ve İş Analitiği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALP ÜSTÜNDAĞ

  2. İnşaat sektöründeki iş kazası analizleri ile oluşturulan isg risk analiz program modeli

    An OHS risk analysis program model developed from construction-sector accident analyses

    ÇAĞDAŞ AYDIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    İnşaat MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. KERİM KOÇ

  3. Flexigpt: Engaging with documents

    Flexıgpt: Belgelerle etkileşim

    ABDALRHMAN AL-QUAARY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NUMAN ÇELEBİ

  4. Turkuaz Türkçe anlamsal temsil modeli ve çok bağlamlı bilgi getirimi kıyaslama veri kümesi

    Turkuaz Turkish semantic representation model and multi-context information retrieval benchmark

    ENES SADİ UYSAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET FATİH AMASYALI

  5. Radyoloji raporlarından doğal dil işleme teknikleri kullanılarak varlık ismi çıkarımı

    Named entitiy recognation from radiology reports using natural language processing techniques

    SEDANUR ORCİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilim ve TeknolojiAfyon Kocatepe Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. UÇMAN ERGÜN