Razvoj spletne aplikacije za analizo vadbe in personalizirano generiranje priporočil z uporabo umetne inteligenceBartolec, Nik (Avtor) Sedlar, Urban (Mentor) umetna inteligencaračunalniški vidgloboko učenjenevronske mreže BiLSTMspletna aplikacijabiomehanika gibanja.Diplomsko delo opisuje načrtovanje in razvoj spletne aplikacije »AI Fitness Coach«, ki s pomočjo umetne inteligence prevzame vlogo digitalnega osebnega trenerja pri vadbi v domačem okolju. Vadba doma je zaradi sodobnega načina življenja vse pogostejša, a zaradi odsotnosti strokovnega nadzora pogosto prihaja do nepravilne izvedbe vaj in s tem do povečanega tveganja za poškodbe mišično-skeletnega sistema. Aplikacija ta problem rešuje tako, da uporabnika med vadbo spremlja prek spletne kamere in mu sproti podaja povratne informacije o pravilnosti izvedbe. Za osnovo sem vzel odprtokodni projekt, ki z ogrodjem MediaPipe iz slikovnega toka izlušči 33 anatomskih ključnih točk telesa, nad njihovim časovnim zaporedjem pa z dvosmerno nevronsko mrežo BiLSTM prepoznava štiri fitnes vaje in šteje ponovitve. To izhodišče sem nadgradil v celovito večuporabniško spletno aplikacijo: razvil sem odjemalca v ogrodju Next.js, zaledni strežnik v ogrodju FastAPI z asinhronim pretokom podatkov prek protokola WebSocket ter lasten sloj za analizo forme, ki na podlagi biomehanskih kotov in razdalj zaznava napake, jih razvršča po resnosti in pretvarja v razumljive trenerske napotke. Sistem sem namestil v produkcijsko okolje Ubuntu Linux ter ga ovrednotil z vidika natančnosti klasifikacije, hitrosti obdelave, uporabniške izkušnje in porabe strežniških virov. Meritve so pokazale povprečno zakasnitev 73,7 ms, kar zagotavlja sproten odziv pod pragom človeške zaznave, in potrdile, da lahko sodobne spletne tehnologije v kombinaciji z umetno inteligenco nadomestijo osnovni strokovni nadzor pri domači vadbi brez namestitve programske ali nakupa namenske strojne opreme.20262026-08-31 11:30:09Diplomsko delo/naloga186342ISBN: 290174979VisID: 63420COBISS_ID: 290174979sl