Build an Object Detection App with TensorFlow and Flask

Learn to build and deploy a computer vision model as an interactive web application using Python, TensorFlow, and OpenCV.

3.1 (375) ⏱ 1 ч 52 мин 📚 5 уроков

О курсе

Ever wondered how computers can find and identify objects in images? This course takes you beyond the theory and guides you through building a practical web application that brings computer vision to life. You will create a complete object detection service from the ground up. You'll learn to use powerful libraries like TensorFlow and OpenCV to process images, and then wrap your machine learning model in a web interface with Flask, making it accessible to anyone with a browser. What you'll learn: - Understand the fundamental concepts of computer vision and object detection. - Apply pre-trained deep learning models using TensorFlow for efficient object recognition. - Process and manipulate images with OpenCV to draw bounding boxes and display labels. - Build a functional web application from scratch using the Flask framework. - Create a user-friendly interface to handle image uploads and display the results. - Integrate your TensorFlow model into a Flask backend to create a complete ML service. - Practice setting up a clean Python environment for reproducible project development. The course starts with core terminology and concepts, then moves step-by-step through model integration and web development, culminating in a finished, interactive application. This course is designed for beginners. A basic understanding of Python is all you need to get started. No prior experience with machine learning or web development is required. Start building your first computer vision project today.

Что вы получите

  • 📜 Сертификат об окончании
    Добавьте в профиль LinkedIn
  • ♾️ Пожизненный доступ
    Возвращайтесь в любое время, без срока
  • 📱 Телефон или компьютер
    Работает везде и на любом устройстве
  • 💸 Возврат в течение 30 дней
    Без вопросов
  • Кратко и по делу
    1 ч 52 мин практического материала

Отзывы (5)

রেহানা বেগম BD Подтверждённый учащийся
★ 3 · 2026-02-12T00:08:55+00:00

Это был довольно хороший курс в целом. Некоторые части двигались немного быстро для меня, но примеры были в целом полезны. Стоит времени инвестиций.

Oliver Wilson NZ
★ 3 · 2026-01-17T12:27:55+00:00

Это приличное введение. Могло бы выиграть от более разнообразных примеров и немного лучшего потока между модулями.

Olivia Reed GB
★ 3 · 2025-09-10T11:26:55+00:00

Хмм, я не уверен, что это для абсолютного новичка. Это предполагает немного предварительных знаний, которые не были явно преподаны. Некоторые примеры были запутанными.

George Green NZ Подтверждённый учащийся
★ 3 · 2025-06-21T05:44:55+00:00

Нашел его полезным для обновления. Не уверен, что это будет лучшей отправной точкой для полного новичка, тбх.

Astrid Larsen NO Подтверждённый учащийся
★ 4 · 2024-12-26T17:35:55+00:00

Хорошее введение. Я оценил четкие шаги, хотя некоторые из более поздних модулей могли бы использовать больше примеров.

Написать отзыв

После отправки попросим войти — черновик сохранится.

Студенты также прошли

Руководство для начинающих по глубокому обучению для классификации изображений

Узнайте, как построить и оценить модели глубинного обучения для различных задач классификации изображений, начиная с базовых знаний.
★ 4.9 (19)
$4.99$9.99

Глубокое обучение для компьютерного зрения: обнаружение аномалий и синтез данных

Научитесь создавать модели компьютерного зрения для обнаружения аномалий на изображениях, автоматизации разметки и генерации синтетических обучающих данных даже при ограниченных наборах данных.
★ 4.9 (15)
$4.99$9.99

Свёрточные нейронные сети для начинающих

Освоите основы компьютерного зрения и научитесь создавать нейронные сети, которые могут анализировать и распознавать изображения.
★ 4.9 (1,473)
$4.99$9.99

Компьютерное зрение и машинное обучение с MATLAB

Учитесь создавать модели классификации изображений и обнаружения объектов с помощью MATLAB для решения реальных инженерных и научных задач.
★ 4.8 (23)
$4.99$9.99

Часто спрашивают

Что нужно для прохождения курса? +

Только смартфон или компьютер с доступом в интернет. Никаких установок и оборудования.

Как оплатить? +

Банковской картой через Stripe или криптовалютой. Данные карты обрабатывает Stripe — мы их не храним.

Можно ли вернуть деньги? +

Да — полный возврат в течение 30 дней, без вопросов.

Как долго будут доступны материалы? +

Навсегда. После покупки курс остаётся с вами — возвращайтесь в любое время.

Получу ли я сертификат? +

Да. По окончании выдаётся сертификат, который можно добавить в профиль LinkedIn.

Подходит для специалистов в
IT Дизайн Финансы Маркетинг Медицина Образование HoReCa Производство