Detalles de la obra

Título:
¿Qué comemos? : ChefGuru, asistente integral de cocina y recomendaciones personalizadas de recetas
Autor(es):
Casarotti Señaris, Angelo; Lucini Echazarreta, Pablo Andrés; Martínez Varsi, Nicolás; Olloniego Rocca, Juan Andrés; Piffaretti Correa, Carlos Gabriel
Pie de imprenta:
Montevideo: Universidad ORT Uruguay, 2018
Descripción física:
342 p. il., diagrs., fot., tbls., grafs. En línea
Nota de tesis:
Proyecto (Carrera Universitaria). Universidad ORT Uruguay, Facultad de Ingeniería. Montevideo, 2018. Calificación: 97/100
Título obtenido:
Entregado como requisito para la obtención del título de Ingeniero en Sistemas
Tutor:
Ignacio Valle Dubé
Tribunal:
Victor Adrian Braberman; Matías Urroz Marizcurrena
Resumen:
¿Qué comemos? es una de las preguntas más comunes que se hacen las familias uruguayas y del mundo. ChefGuru, es una solución a esta problemática. Apoya a los usuarios durante todo el ciclo de cocinado; desde el proceso de elección de una receta, hasta su final realización. ChefGuru brinda a los usuarios una aplicación móvil en la que, luego de haber configurado su perfil nutricional, estos pueden recibir sugerencias personalizadas de recetas. Las mismas se basan en las características de cada usuario, por lo que respetan sus dietas, gustos particulares y sus habilidades culinarias. Además, brinda sugerencias que se van perfeccionando a medida que cada usuario la utiliza, existiendo una mejora continua de la experiencia del usuario. El sistema se basa en una arquitectura orientada a microservicios, siendo sus principales componentes un servicio encargado de la administración de información de usuarios y recetas, un servicio de autenticación utilizando Google Firebase Authentication y un servicio responsable de las recomendaciones. Además, la arquitectura se basa en la contenerización y orquestación de los servicios con Docker y Kubernetes , aspecto clave desde el desarrollo al despliegue del sistema. Esto permitió al equipo buscar en todo momento alcanzar las mejores prácticas de DevOps que permitieron alcanzar un proceso y producto de alta calidad. El sistema de recomendaciones es resultado de la elaboración y ejecución de un roadmap en el cual fue evolucionando, en complejidad y efectividad, poniendo en práctica diferentes técnicas de machine learning. Para la gestión del proyecto, se utilizó como proceso de ingeniería de software Scrum como metodología ́ágil, ya que otorga la capacidad de realizar pequeñas iteraciones y brindar al equipo la versatilidad necesaria para poder variar el curso de acción tomado y de ver resultados de una manera más eficaz y eficiente.
Referencias bibliográficas:
Incluye bibliografía y anexos
Idioma:
Español
Tipo de material:
[Trabajo Final de Carrera]
Ubicación física:
Disponible en línea

Archivos asociados:

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Informe del corrector 58kB application/pdf