Využití velkých jazykových modelů a počítačového vidění pro sledování energetického příjmu a výdeje v mobilní aplikaci

Abstract

Tato bakalářská práce se zabývá návrhem, implementací a experimentálním ověřením mobilní aplikace FoodieStats pro sledování energetického příjmu a výdeje s využitím velkých jazykových modelů (LLM). Cílem práce je snížit uživatelskou zátěž spojenou s manuálním zaznamenáváním stravy prostřednictvím analýzy vstupu ve formě textu a obrazu. Pro naplnění tohoto cíle byl navržen systém založený na architektuře klient-server zahrnující nativní aplikaci pro Android v jazyce Kotlin a backendové API ve frameworku Spring Boot.

This bachelor thesis focuses on the design, implementation, and experimental verification of the FoodieStats mobile application, which utilizes Large Language Models (LLMs) to track energy intake and expenditure. The primary objective of the work is to reduce user friction associated with manual dietary logging through the analysis of text and image inputs. To achieve this goal, a system based on a client-server architecture was designed, comprising a native Android application developed in Kotlin and a backend API built using the Spring Boot framework.