Веб-приложение для распознавания номерных знаков и ОРС с использованием TensorFlow и Flask — PickAClass
4.3 (7) ⏱ 2 ч 36 мин 📚 26 уроков 🎧 Аудиоверсия

Веб-приложение для распознавания номерных знаков и ОРС с использованием TensorFlow и Flask

Узнайте, как создать конвейер глубокого обучения компьютерного зрения, извлечь текст с помощью OCR и развернуть свою модель в качестве функционального веб-приложения с помощьй Python.

  • 💬 ИИ инструктор
    Задавайте вопросы по любому уроку — понятный ответ придёт мгновенно, в любой момент.
  • 🕐 Начните в любое время
    Без расписаний и дедлайнов — учитесь в своём темпе, когда удобно.
  • 🌐 На русском языке
    Уроки, задания и сертификат — всё полностью на вашем языке.

О курсе

Компьютерное зрение и извлечение текста преобразуют отрасли, но преодоление разрыва между обученной моделью и рабочим веб-приложением может быть сложным. Этот курс проведет вас через весь процесс создания интеллектуальной системы распознавания номерных знаков с нуля. Вы пройдете путь от понимания основных концепций обработки изображений до создания полного конвейера глубокого обучения. С помощью подробных письменных объяснений и структурированных упражнений по коду вы узнаете, как подготовить данные изображения, обучить модель обнаружения объектов для определения местоположения номерных знаков, выполнить оптическое распознавание символов (OCR) для чтения текста и объединить все в чистый веб-интерфейс. Что вы узнаете: - Понять основы предварительной обработки изображений и аннотации для компьютерного зрения. - Обучите модель обнаружения объектов глубокого обучения с использованием TensorFlow для определения интересных областей. - Применение методов ОРС для точного извлечения текста из обнаруженных номерных знаков. - Создание веб-приложения с использованием Flask для обработки загрузок изображений и моделирования выводов. - Разработать адаптивный пользовательский интерфейс с использованием HTML и Bootstrap для отображения результатов обнаружения. - Внедрение современных принципов дизайна API для чистого подключения трубопровода глубокого обучения к фронтенду. Путешествие начинается с основных определений компьютерного зрения и методов маркировки данных, а затем переходит к обучению и оценке модели. Наконец, вы подключите обученную модель к веб-бэкенду, создавая целостное, сквозное приложение. Этот курс предназначен для начинающих, заинтересованных в компьютерном зрении и веб-разработке. Не требуется предыдущий опыт работы с глубоким обучением или веб-фреймворками, поскольку мы начинаем с фундаментальных концепций. Начните читать сегодня, чтобы построить свое первое интеллектуальное веб-приложение.

Что вы получите

  • 📜 Сертификат об окончании
    Добавьте в профиль LinkedIn
  • 💬 Личный AI-наставник
    Застрял на уроке? Спроси встроенного наставника о чём угодно, в любой момент.
  • 🎧 Аудиоверсия включена
    Учитесь в дороге — экран не нужен
  • ♾️ Пожизненный доступ
    Возвращайтесь в любое время, без срока
  • 📱 Телефон или компьютер
    Работает везде и на любом устройстве
  • 💸 Возврат в течение 14 дней
    Без вопросов
  • Кратко и по делу
    2 ч 36 мин практического материала

Сертификат об окончании

Каждый курс, который ты завершаешь на PickAClass, выдаёт такой сертификат — оригинальный, со своим кодом, проверяемый по URL и подробный о том, что реально продемонстрировано.

P
PickAClass
Профиль навыков · проверяемый
Документ
Сертификат мастерства
Настоящим удостоверяется, что
Имя Фамилия
успешно подтвердил(а) владение
Веб-приложение для распознавания номерных знаков и ОРС с использованием TensorFlow и Flask
Продемонстрированные навыки
Анализ поведенческих паттернов
Базовый
1.2 ч
Фреймворки архитектуры решений
Уверенный
1.4 ч
Дизайн A/B тестирования
Уверенный
1.7 ч
Поведенческий копирайтинг
Продвинутый
1.9 ч
P
PickAClass — Имя Фамилия
Веб-приложение для распознавания номерных знаков и ОРС с использованием TensorFlow и Flask
Страница 2 из 2
Детали результатов
Сводка по курсу
Уроков пройдено 14 / 14
Тренировочные вопросы 26 / 28
Сдано заданий 4 (сред. 4,5 / 5)
Финальный проект Проверен — 4,6 / 5
Всего практики 6.2 ч
Бенчмарк результатов
Ранг в потоке Топ 12% из 1,625
Время до завершения 11 дней (медиана: 22)
Балл мастерства 91 / 100
Балл за тренировочные вопросы 94%
Подтверждение навыка Проверенный путь навыка
Проверить этот сертификат
pickaclass.com/certificates/PCC-2026-X4F7-AP19
Выдан по академическим стандартам PickAClass. Уровни навыков отражают оценённую успеваемость по рубрике компетенций курса. Это оригинальный сертификат этой платформы.

Отзывы (7)

Ruby Owens NZ Подтверждённый учащийся
★ 5 · 17 июля 2026

Этот курс превзошёл мои ожидания. Обсуждаемые в реальном мире приложения невероятно полезны. Отличная работа!

Kiss Judit HU Подтверждённый учащийся
★ 4 · 10 июля 2026

Я оценил реальные приложения, которые были показаны. Могли бы использовать несколько дополнительных возможностей для практики.

Ryan Richardson AU Подтверждённый учащийся
★ 3 · 9 июля 2026

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

Orhan Sönmez TR Подтверждённый учащийся
★ 4 · 7 июля 2026

Мне очень понравился этот курс. Информация была представлена отлично, а практические приложения были эффективно выделены. Отличная работа!

عبدالرحمن بن عبدالله بن علي آل ثاني QA Подтверждённый учащийся
★ 5 · 15 июня 2026

Фантастический курс. Использованные примеры были на месте и действительно помогли закрепить концепции. Мое понимание значительно улучшилось.

Bruna Vasconcelos BR Подтверждённый учащийся
★ 5 · 9 июня 2026

Очень понравилось течение этого. Практические приложения, обсуждаемые были на месте. Отличный курс!

Дмитрий Кузнецов RU
★ 4 · 2 июня 2026

Превосходил мои ожидания! Структура была логической, а реальные сценарии действительно помогли закрепить обучение.

Написать отзыв

После отправки попросим войти — черновик сохранится.

Студенты также прошли

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. Данные карты обрабатывает Stripe — мы их не храним.

Можно ли вернуть деньги? +

Да — полный возврат в течение 14 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