Đề tài này tập trung vào việc ứng dụng kỹ thuật học sâu để xây dựng một hệ thống phân loại tự động các loại thức ăn từ hình ảnh. Quy trình nghiên cứu bắt đầu bằng phân tích nhu cầu của thị trường trong việc quản lý chế độ ăn uống hiệu quả, sau đó xác định mục tiêu chính là phát triển một mô hình dự đoán chính xác và nhanh chóng các món ăn dựa trên dữ liệu hình ảnh. Phương pháp học sâu được lựa chọn nhờ tính linh hoạt và khả năng học từ mẫu dữ liệu phức tạp. Kết quả mong đợi từ nghiên cứu này không chỉ giúp cải thiện hiệu suất giám sát chế độ dinh dưỡng mà còn đóng góp vào sự phát triển của công nghệ nhận dạng hình ảnh trong lĩnh vực y tế và chăm sóc sức khỏe.