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
Maksim Fiodarau
CEO, PickAClass · Выдан 14 августа 2026
ID сертификата
PCC-2026-X4F7-AP19
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)

عبدالرحمن بن عبدالله بن علي آل ثاني QA Подтверждённый учащийся
★ 5 · 14 августа 2026

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

Bruna Vasconcelos BR Подтверждённый учащийся
★ 5 · 4 августа 2026

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

Ryan Richardson AU Подтверждённый учащийся
★ 3 · 3 августа 2026

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

Ruby Owens NZ Подтверждённый учащийся
★ 5 · 10 июля 2026

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

Дмитрий Кузнецов RU
★ 4 · 6 июля 2026

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

Kiss Judit HU Подтверждённый учащийся
★ 4 · 27 июня 2026

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

Orhan Sönmez TR Подтверждённый учащийся
★ 4 · 17 июня 2026

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

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