מבוא

ברוכים הבאים לשינוי הקולינרי הניזון על ידי Gemini AI - השותף החדש שלך למטבח! כיום, אנו צוללים לעולם הממריץ של בישול נלהב, שבו צילום תמונה של התיקונים שלך הופך למפעל בישול מענג. בואו להירגע מהקסם של Gemini AI, מה שהופך את הזמן שלכם במטבח לנעים וטעים יותר!

מטרות למידה

• למד להבין כיצד בינה מלאכותית של Gemini מנתחת מרכיבים ומציעה מתכונים מותאמים אישית.
• פתח מיומנויות בשימוש ב-Gemini AI, כולל צילום של מרכיבים וניווט בממשק.
• למד להתאים לצרכים תזונתיים שונים באמצעות Gemini AI, תוך הבטחת הכלה בבישול.
• עסוק בהערכה ושינוי של הצעות מתכונים, חידוד חשיבה ביקורתית וכישורי פתרון בעיות.

מאמר זה פורסם כחלק מה- בלוגתון מדעי הנתונים.

מה זה Gemini AI?

דמיינו שיש סו שף וירטואלי שיקבל את התיקונים שלכם ויעשה נוסחאות מותאמות אישית להוגן עבורכם. Gemini AI מתנהג כמו שף וירטואלי במטבח שלך. הוא מבין את המרכיבים שלך ומותאם מתכונים רק בשבילך. אין צורך בז'רגון טכני - רק בישול פשוט ומהנה.

זה הכוח של Gemini AI. זה כמו אשף מטבח ידידותי כאן כדי לעזור לך. בצע את השלבים הפשוטים הבאים כדי להצטרף לכיף הקולינרי:

תחילת העבודה - קל ומהיר

תחילת העבודה עם Gemini AI היא פשוטה כמו לעקוב אחר מתכון. אין צורך בקוסמות טכנית. זה כמו להוריד את אפליקציית הבישול המועדפת עליך - מהירה וללא טרחה.

הנה כיוון צעד אחר צעד:

שלב 1: התקנת ספריות נחוצות

!pip install -U -q google-generativeai

# Install the client library and import necessary modules.
import google.generativeai as genai

import base64
import io
import json
import mimetypes
import pathlib
import pprint
import requests

import PIL.Image
import IPython.display
from IPython.display import Markdown

שלב 2: צלם, זיהוי ובשל - כמו קסם

תשכחו ממתכונים מורכבים! עם Gemini AI, כל מה שאתה צריך הוא תמונה של המרכיבים שלך. זה כמו שיש לך שף אישי שמפענח את המרכיבים שלך ומציע מתכונים מענגים!

לפני בחירת תמונה מהכונן שלך, חיוני לבחור בדגם Gemini 1.0 Pro Vision.

from google.colab import drive
drive.mount('/gdrive')

from google.colab import userdata

API_KEY=userdata.get('API_KEY')

שלב 3: הגדר את ספריית הלקוח על ידי מתן מפתח ה-API שלך

genai.configure(api_key=API_KEY)

for content in contents:
  for n, part in enumerate(content['parts']):
    if image:=part.get('image', None):
      if drive_id:=image.get('drive_id', None):
        path = next(pathlib.Path(f'/gdrive/.shortcut-targets-by-id/{drive_id}').glob('*'))
        data = path.read_bytes()
        mime_type, _ = mimetypes.guess_type(path)
      elif image_url:=image.get('image_url', None):
        response = requests.get(image_url)
        data = response.content
        mime_type = response.headers['content-type']
      else:
        raise ValueError('Either drive_id or image_url must be provided.')

      if mime_type is None:
        # Guess!
        mime_type = 'image/png'

      blob = {'data': data, 'mime_type': mime_type}
      content['parts'][n] = {'inline_data': blob}

import IPython.display
import PIL.Image
import io

for content in contents:
    for part in content['parts']:
        if text := part.get('text', None):
            print(text)
        elif data := part.get('inline_data', None):
            img = PIL.Image.open(io.BytesIO(data['data']))
            img.thumbnail([512,512])
            IPython.display.display(img)
    print('_'*80)

תגידו שלום ממתכונים מורכבים! עם Gemini AI, כל מה שאתה צריך הוא תמונה של המרכיבים שלך. זה כמו שיש לך שף אישי שמפענח את המרכיבים שלך ומציע מתכונים מענגים! התהליך יעיל וקסום, מפשט את חווית הבישול שלך.

Gemini AI ממנפת טכנולוגיה חדשנית כדי לנתח את תמונות המרכיבים שלך, ומבטיחה שהמתכונים המתקבלים מותאמים לבלוטות הטעם שלך. לא עוד להתלבט על הוראות מורכבות - תן ל-Gemini AI להיות המדריך הקולינרי שלך, ולהפוך כל ארוחה ליצירת מופת.

שלב 4: טיפול בתוכן מגוון

כעת, בואו נחקור כיצד AI Gemini עונה על סוגים שונים של תוכן, מתמונות ועד קובצי PDF, ומאפשרים לכם ליצור מתכונים מגוונים ומושכים. הקוד תוכנן בצורה חכמה לטפל בפורמטים שונים של נתונים בצורה חלקה, מה שנותן לך את הגמישות להתנסות עם היצירות הקולינריות שלך.

gemini = genai.GenerativeModel(model_name=model)

response = gemini.generate_content(
    contents,
    generation_config=generation_config,
    safety_settings=safety_settings,
    stream=False)

if generation_config.get('candidate_count', 1) == 1:
  display(Markdown(response.text))
else:
  print(response.candidates)

המודל שלנו מרחיב את היתרונות שלו למגוון רחב של אנשים בתוך הנוף הקולינרי. טבחים ביתיים מגלים כיוון ומוטיבציה חשובים, פותרים את המורכבות של תיקון ניצול וחקירת נוסחאות מודרניות בקלות. שפים חובבים, שעושים את צעדי ההיכרות שלהם במטבח, מקבלים עזרה מקיפה והארה צעד אחר צעד, ומשנים את המפגש הלימודי שלהם למסע נעים. אכן שפים מוכנים יכולים להשתמש בהדגמה כמקור מוטיבציה, למצוא דרכים המצאתיות לניצול קיבועים ולחדד את שיטות הבישול שלהם. עבור בלוגרי תזונה, המודל הופך להיות מכשיר חשוב, המאפשר להם לספק הבהרות גסות ופיסות ידע, ומשדרג את האיכות הכללית של החומר הקולינרי שלהם. כמו כן, אנשים עם מגבלות תזונתיות מסוימות מגלים את המופע בעל ערך במיוחד, משום שהוא מותאם נוסחאות המבוססות על תיקונים מוכרים, מה שמבטיח מפגש בישול אישי ונעים לכולם.

המודל שלנו מצטיין במתן פלטים מפורטים על ידי ניתוח מומחיות של המרכיבים שנלכדו בתמונת מנה נתונה. מתנהג כמאסטר קולינרי, זה לא כביכול מבדיל את הרכיבים אלא הולך שלב לעודד להסביר את השימוש שלהם בתוך הנוסחה. עם עושר של מידע בישול, המופע מבטא מידע צעד אחר צעד, מכוון את הלקוחות דרך ידית הבישול בדיוק וביכולת. זה מבטיח שהלקוחות לא כביכול ימצאו את התיקון אלא יתר על כן יאספו פיסות ידע רווחיות לתוך המדע שמאחורי כל יצירה קולינרית.

כיצד הדגם שלנו מועיל?

הדגם שלנו, המונע על ידי Gemini 1.0 Pro Vision, מתגלה כבעל ערך רב בתחום הקולינרי. הוא מזהה במדויק קיבועים בתמונות מנות ומציע הבהרות חכמים כמעט ניצול שלהם בתוך הנוסחה. הוא פועל כחבר בישול מלומד, נותן מידע ברור צעד אחר צעד ומעניק מיומנויות קולינריות, מה שהופך את הנוסחאות המורכבות לחביבות. הממשק הידידותי למשתמש מבטיח זמינות הן לשפים מוכנים והן לחובבנים. יתרה מכך, המודל מתאים לסוגי תוכן מגוונים, ומטפח יצירתיות ביצירות קולינריות. בתמצית, הוא הופך את הבישול למסע מאיר עיניים ונעים, וחותם צעד משמעותי לסוף החקירה הקולינרית.

• תיקון מדויק הוכחה מזוהה: ההדגמה עולה על הציפיות בזיהוי מדויק של תיקונים בתמונות מנות.
• הסברי שימוש מעמיקים: זה מעבר להכרה, מספק תובנות מפורטות לגבי השימוש והתפקידים של כל מרכיב.
• הוראות שלב אחר שלב ברורות: הלקוחות מקבלים מידע ישיר ומקיף, המבטיח מעורבות עקבית בבישול.
• זמין לכולם: הממשק הידידותי למשתמש פונה גם לשפים מוכנים וגם לחובבי מטבחים.
• טיפול בתוכן מגוון: המודל מתאים לסוגי תוכן שונים, מטפח יצירתיות וחדשנות בבישול.

סיכום

המודל שלנו, המונע על ידי Gemini 1.0 Pro Vision, משפר את חווית הבישול על ידי הסבר מיומן של המרכיבים המופיעים במנה נתונה באמצעות הניתוח המתקדם שלו. משמש כחבר בישול מלומד, הוא לא רק מייחד את הרכיבים אלא יתר על כן מקנה מיומנויות קולינריות על ידי ספירת השימוש שלהם בתוך הנוסחה. עם גישה מקיפה זו, הלקוחות אינם כביכול מודרכים בהכנת הבישול אלא גם צוברים פיסות ידע יקרות ערך, מה שהופך את הטיול הקולינרי המלא למאיר עיניים ונעים יותר. תפסו את הטווח הארוך של הבישול עם המודל שלנו, שבו הבנה והכנת מנות מקסימות בסופו של דבר שזורות זו בזו בעקביות.

המנות העיקריות

• Gemini AI משמש כסו שף וירטואלי, מארגן מחדש את מפגשי הבישול על ידי ניתוח תיקונים והצעת נוסחאות מותאמות אישית.
• הכלי פונה למגוון רחב של משתמשים, כולל טבחים ביתיים, שפים חובבים, אנשי מקצוע ותיקים, בלוגרי אוכל ואנשים עם הגבלות תזונתיות ספציפיות.
• Gemini AI נותן תשואות נקודתית על ידי ניתוח קיבועים והבהרת השימוש שלהם בנוסחאות, פרסום פיסות ידע חשובות בהכנה קולינרית.
• המשתמשים מקבלים הנחיות והדרכה ברורות שלב אחר שלב לאורך תהליך הבישול, מה שמבטיח חוויות בישול עקביות ומהנות.
• Gemini AI, המופעל על ידי Gemini 1.0 Pro Vision, ממצב את עצמו כעתיד הבישול, המשלב הבנה ויצירתיות כדי ליצור באופן עקבי מנות מענגות.

שאלות נפוצות

המדיה המוצגת במאמר זה אינה בבעלות Analytics Vidhya והיא משמשת לפי שיקול דעתו של המחבר.

• הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. העצים את עצמך. גישה כאן.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
• PlatoESG. פחמן, קלינטק, אנרגיה, סביבה, שמש, ניהול פסולת. גישה כאן.
• PlatoHealth. מודיעין ביוטכנולוגיה וניסויים קליניים. גישה כאן.
• מקור: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/03/your-ai-sous-chef-cooking-made-easy-with-gemini-ai/