App Web per il Riconoscimento di Targhe e OCR con TensorFlow e Flask — PickAClass
4.3 (7) ⏱ 2 h 36 min 📚 26 lezioni 🎧 Versione audio

App Web per il Riconoscimento di Targhe e OCR con TensorFlow e Flask

Impara a costruire una pipeline di visione artificiale con deep learning, estrarre testo con OCR e distribuire il tuo modello come un'applicazione web funzionale usando Python.

  • 💬 Istruttore IA
    Fai domande su qualsiasi lezione e ricevi una risposta chiara all'istante, quando vuoi.
  • 🕐 Inizia quando vuoi
    Niente orari né scadenze: impara al tuo ritmo, quando vuoi.
  • 🌐 In italiano
    Lezioni, esercizi e certificato: tutto interamente nella tua lingua.

Informazioni sul corso

La visione artificiale e l'estrazione di testo stanno trasformando le industrie, ma colmare il divario tra un modello addestrato e un'applicazione web funzionante può essere impegnativo. Questo corso ti guida attraverso l'intero processo di costruzione di un sistema intelligente di riconoscimento delle targhe da zero. Passerai dalla comprensione dei concetti di base dell'elaborazione delle immagini alla costruzione di una pipeline completa di deep learning. Attraverso spiegazioni scritte dettagliate ed esercizi di codice strutturati, imparerai come preparare i dati delle immagini, addestrare un modello di rilevamento oggetti per localizzare le targhe, eseguire il Riconoscimento Ottico dei Caratteri (OCR) per leggere il testo e raggruppare tutto in un'interfaccia web pulita. Cosa imparerai: - Comprendere i fondamenti della pre-elaborazione e annotazione delle immagini per la visione artificiale. - Addestrare un modello di rilevamento oggetti con deep learning usando TensorFlow per localizzare le regioni di interesse. - Applicare tecniche OCR per estrarre accuratamente il testo dalle targhe rilevate. - Costruire un backend di applicazione web usando Flask per gestire i caricamenti di immagini e l'inferenza del modello. - Progettare un'interfaccia utente reattiva usando HTML e Bootstrap per visualizzare i risultati del rilevamento. - Implementare principi moderni di progettazione API per connettere in modo pulito la tua pipeline di deep learning con il frontend. Il percorso inizia con le definizioni fondamentali della visione artificiale e le tecniche di etichettatura dei dati prima di passare all'addestramento e alla valutazione del modello. Infine, collegherai il tuo modello addestrato a un backend web, creando un'applicazione coesa e end-to-end. Questo corso è progettato per principianti interessati alla visione artificiale e allo sviluppo web. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con il deep learning o i framework web, poiché iniziamo con concetti fondamentali. Inizia a leggere oggi per costruire la tua prima applicazione web intelligente.

Cosa otterrai

  • 📜 Certificato di completamento
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  • 💬 Tutor AI personale
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  • 🎧 Versione audio inclusa
    Impara ovunque, senza schermo
  • ♾️ Accesso a vita
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  • 📱 Telefono o computer
    Funziona ovunque, su qualsiasi dispositivo
  • 💸 Rimborso entro 14 giorni
    Senza domande
  • Breve e mirato
    2 h 36 min di contenuto pratico

Certificato di completamento

Ogni corso che completi su PickAClass rilascia una credenziale come questa — originale, con codice proprio, verificabile via URL e dettagliata su ciò che hai dimostrato.

P
PickAClass
Profilo competenze · verificabile
Documento
Certificato di Maestria
Si certifica che
Nome Cognome
ha dimostrato con successo la padronanza di
App Web per il Riconoscimento di Targhe e OCR con TensorFlow e Flask
Competenze dimostrate
Analisi dei modelli comportamentali
Fondamentale
1.2 h
Framework di architettura decisionale
Competente
1.4 h
Progettazione di test A/B
Competente
1.7 h
Copywriting comportamentale
Avanzato
1.9 h
P
PickAClass — Nome Cognome
App Web per il Riconoscimento di Targhe e OCR con TensorFlow e Flask
Pagina 2 di 2
Dettaglio prestazioni
Riepilogo del corso
Lezioni completate 14 / 14
Domande di pratica 26 / 28
Compiti consegnati 4 (media 4,5 / 5)
Progetto finale Valutato — 4,6 / 5
Pratica totale 6.2 h
Benchmark di prestazione
Posizione nella coorte Top 12% su 1,625
Tempo al completamento 11 giorni (mediana: 22)
Punteggio di padronanza 91 / 100
Punteggio domande di pratica 94%
Verifica della competenza Percorso di competenza verificato
Verifica questa credenziale
pickaclass.com/certificates/PCC-2026-X4F7-AP19
Emesso secondo gli standard accademici di PickAClass. I livelli di competenza riflettono la prestazione valutata rispetto alla rubrica del corso. È una credenziale originale di questa piattaforma.

Recensioni (7)

Bruna Vasconcelos BR Studente verificato
★ 5 · 21 luglio 2026

Mi è piaciuto molto il flusso di questo. Le applicazioni pratiche discusse erano al punto giusto.

Ryan Richardson AU Studente verificato
★ 3 · 16 luglio 2026

Potrebbe beneficiare di esempi più diversi e di un flusso leggermente migliore tra i moduli.

Orhan Sönmez TR Studente verificato
★ 4 · 6 luglio 2026

Corso: Apache Spark Translated by Ho apprezzato molto questo corso. Il modo in cui le informazioni sono state presentate è stato eccellente e le applicazioni pratiche sono state evidenziate in modo efficace.

Дмитрий Кузнецов RU
★ 4 · 3 luglio 2026

Ha superato le mie aspettative! La struttura era logica e gli scenari del mondo reale hanno davvero aiutato a cementare l'apprendimento.

Kiss Judit HU Studente verificato
★ 4 · 3 luglio 2026

Corso: Contenuto solido e presentato in modo chiaro. Ho apprezzato le applicazioni del mondo reale mostrate.

Ruby Owens NZ Studente verificato
★ 5 · 15 giugno 2026

Questo corso ha superato le mie aspettative. Le applicazioni del mondo reale discusse sono incredibilmente utili.

عبدالرحمن بن عبدالله بن علي آل ثاني QA Studente verificato
★ 5 · 26 maggio 2026

Corso fantastico. Gli esempi utilizzati erano perfetti e hanno davvero aiutato a consolidare i concetti.

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Domande frequenti

Cosa serve per seguire questo corso? +

Basta un telefono o un computer con internet. Niente installazioni, nessun hardware speciale.

Come si paga? +

Con carta via Stripe. Non conserviamo i dati della carta — Stripe li gestisce in sicurezza.

Posso ottenere un rimborso? +

Sì — rimborso completo entro 14 giorni, senza domande.

Per quanto tempo avrò accesso? +

Per sempre. Una volta acquistato, il corso è tuo e puoi rivederlo quando vuoi.

Riceverò un certificato? +

Sì. Al completamento riceverai un certificato da aggiungere al tuo profilo LinkedIn.

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