Pagtukoy ng Plaka ng Sasakyan at OCR Web App gamit ang TensorFlow at Flask — PickAClass
4.3 (7) ⏱ 2 oras 36 min 📚 26 aralin 🎧 Audio version

Pagtukoy ng Plaka ng Sasakyan at OCR Web App gamit ang TensorFlow at Flask

Matutong bumuo ng deep learning computer vision pipeline, kumuha ng teksto gamit ang OCR, at i-deploy ang iyong modelo bilang isang gumaganang web application gamit ang Python.

  • 💬 AI instructor
    Magtanong tungkol sa anumang aralin at makakuha ng malinaw na sagot agad, anumang oras.
  • 🕐 Magsimula anumang oras
    Walang iskedyul o deadline — mag-aral sa sarili mong bilis, kahit kailan.
  • 🌐 Sa Filipino
    Mga aralin, gawain at sertipiko — lahat ay ganap na nasa wika mo.

Tungkol sa kursong ito

Binabago ng computer vision at pagkuha ng teksto ang mga industriya, ngunit ang pagtulay sa agwat sa pagitan ng isang sinanay na modelo at isang gumaganang web application ay maaaring maging mahirap. Ginagabayan ka ng kursong ito sa buong proseso ng pagbuo ng isang matalinong sistema ng pagkilala ng plaka ng sasakyan mula sa simula. Lilipat ka mula sa pag-unawa sa mga pangunahing konsepto ng pagproseso ng imahe patungo sa pagbuo ng isang kumpletong deep learning pipeline. Sa pamamagitan ng detalyadong nakasulat na paliwanag at nakabalangkas na mga pagsasanay sa code, matututunan mo kung paano ihanda ang data ng imahe, sanayin ang isang object detection model upang mahanap ang mga plaka ng sasakyan, magsagawa ng Optical Character Recognition (OCR) upang basahin ang teksto, at pagsama-samahin ang lahat sa isang malinis na web interface. Ano ang matututunan mo: - Unawain ang mga pundasyon ng image preprocessing at annotation para sa computer vision. - Sanayin ang isang deep learning object detection model gamit ang TensorFlow upang mahanap ang mga rehiyon ng interes. - Mag-apply ng mga diskarte sa OCR upang tumpak na kumuha ng teksto mula sa mga natukoy na plaka ng sasakyan. - Bumuo ng web application backend gamit ang Flask upang pangasiwaan ang pag-upload ng imahe at model inference. - Magdisenyo ng isang responsive user interface gamit ang HTML at Bootstrap upang ipakita ang mga resulta ng pagtukoy. - Ipatupad ang mga modernong prinsipyo ng disenyo ng API upang malinis na ikonekta ang iyong deep learning pipeline sa frontend. Nagsisimula ang paglalakbay sa mga pangunahing kahulugan ng computer vision at mga diskarte sa pag-label ng data bago lumipat sa pagsasanay at pagsusuri ng modelo. Sa wakas, ikokonekta mo ang iyong sinanay na modelo sa isang web backend, na lumilikha ng isang magkakaugnay, end-to-end na aplikasyon. Ang kursong ito ay idinisenyo para sa mga nagsisimula na interesado sa computer vision at web development. Walang kinakailangang naunang karanasan sa deep learning o web frameworks, dahil nagsisimula kami sa mga pundasyong konsepto. Simulan ang pagbabasa ngayon upang buuin ang iyong unang matalinong web application.

Ang makukuha mo

  • 📜 Certificate ng pagtatapos
    Idagdag sa LinkedIn profile mo
  • 💬 Personal na AI tutor
    Natigil sa isang aralin? Itanong sa iyong built-in na tutor ang kahit ano, kahit kailan.
  • 🎧 Kasama ang audio version
    Mag-aral kahit saan — hindi kailangan ng screen
  • ♾️ Lifetime access
    Bumalik anumang oras, walang expiry
  • 📱 Telepono o computer
    Gumagana saanman, kahit anong device
  • 💸 14-day refund
    Walang tanong
  • Maikli at focused
    2 oras 36 min ng practical content

Certificate ng pagtatapos

Bawat kursong tinapos mo sa PickAClass ay nag-iisyu ng credential na ganito — orihinal, may sariling code, ma-verify sa URL, at detalyado tungkol sa aktwal na naipakita.

P
PickAClass
Skills profile · verifiable
Dokumento
Certificate of Mastery
Pinatutunayan nito na
Pangalan Apelyido
ay matagumpay na nagpakita ng kahusayan sa
Pagtukoy ng Plaka ng Sasakyan at OCR Web App gamit ang TensorFlow at Flask
Mga skill na ipinakita
Pagsusuri ng Behavioral Pattern
Pundasyonal
1.2 oras
Mga framework ng decision-architecture
Bihasa
1.4 oras
Disenyo ng A/B test
Bihasa
1.7 oras
Behavioral copywriting
Advanced
1.9 oras
P
PickAClass — Pangalan Apelyido
Pagtukoy ng Plaka ng Sasakyan at OCR Web App gamit ang TensorFlow at Flask
Pahina 2 ng 2
Detalye ng performance
Buod ng coursework
Mga araling natapos 14 / 14
Practice questions 26 / 28
Mga assignment na isinumite 4 (avg 4.5 / 5)
Capstone project Nasuri — 4.6 / 5
Kabuuang practice 6.2 oras
Performance benchmark
Cohort rank Top 12% sa 1,625
Oras hanggang matapos 11 araw (median: 22)
Mastery score 91 / 100
Practice-question score 94%
Skill verification Verified Skill Path
I-verify ang credential na ito
pickaclass.com/certificates/PCC-2026-X4F7-AP19
Inisyu sa ilalim ng academic standards ng PickAClass. Ang skill levels ay sumasalamin sa na-assess na performance laban sa competency rubric ng kurso. Ito ay orihinal na credential ng platform na ito.

Mga review (7)

Ruby Owens NZ Verified learner
★ 5 · 30.07.2026

This course exceeded my expectations. The real-world applications discussed are incredibly useful. Great job!

عبدالرحمن بن عبدالله بن علي آل ثاني QA Verified learner
★ 5 · 19.07.2026

Fantastic course. The examples used were spot on and really helped solidify the concepts. My understanding has improved dramatically.

Ryan Richardson AU Verified learner
★ 3 · 16.07.2026

It's a decent introduction. Could benefit from more diverse examples and a slightly better flow between modules.

Дмитрий Кузнецов RU
★ 4 · 15.07.2026

Exceeded my expectations! The structure was logical, and the real-world scenarios really helped cement the learning. Great value.

Kiss Judit HU Verified learner
★ 4 · 09.06.2026

Solid content and presented clearly. I appreciated the real-world applications shown. Could have used a few more practice opportunities.

Bruna Vasconcelos BR Verified learner
★ 5 · 06.06.2026

Really enjoyed the flow of this. The practical applications discussed were spot on. Great course!

Orhan Sönmez TR Verified learner
★ 4 · 28.05.2026

Thoroughly enjoyed this course. The way the information was presented was excellent, and the practical applications were highlighted effectively. Great job!

Magsulat ng review

Hihilingin naming mag-sign in ka pagkatapos — ligtas ang draft mo.

Kinuha rin ng iba

Mga madalas itanong

Ano ang kailangan ko para sa kursong ito? +

Telepono o computer na may internet lang. Walang install, walang special hardware.

Paano ako magbabayad? +

Sa pamamagitan ng card via Stripe. Hindi namin iniimbak ang detalye ng card — secure na hinahawakan ng Stripe.

Pwede ba akong mag-refund? +

Oo — full refund sa loob ng 14 araw, walang tanong.

Hanggang kailan ang access ko? +

Habang buhay. Sa pagbili, sa iyo na ang course — balikan mo kahit kailan.

Makakakuha ba ako ng certificate? +

Oo. Pagkatapos, makakatanggap ka ng certificate na maidadagdag sa LinkedIn profile mo.

Para sa mga learner sa
Tech Design Finance Marketing Healthcare Edukasyon Hospitality Manufacturing