Создание приложения для распознавания объектов с помощью Python и Angular

0/5 ·
Создан: 6 ноября 2024 г. Обновлён: 23 марта 2026 г.

Разработчики могут внедрить функции компьютерного зрения в свои проекты, создав веб-сервис, который определяет объекты на фото в реальном времени. В основе решения лежит стек из FastAPI для масштабируемого бэкенда и Angular для построения интерактивного фронтенда. Внутри разбирается работа с TensorFlow: от подготовки датасетов и проектирования архитектур нейросетей до трансферного обучения и настройки моделей под конкретные задачи. Материал подходит для программистов, которые хотят связать веб-разработку с возможностями искусственного интеллекта. Вы освоите процесс обработки изображений через нейросети и научитесь интегрировать их в полноценный веб-продукт.

Автор
0 · 0 отзывов

Отзывов пока нет. Будьте первым!

Ещё интересные курсы

Т
Можно купить
108 ₽ 350 ₽ −69%

Таро Иерофанта. Архитектура человека по системе таро

Константин Добрев
Building RESTful Python Web Services with Tornado Можно купить
280 ₽ 770 ₽ −64%

Building RESTful Python Web Services with Tornado

Udemy
A
Можно купить
80 ₽ 3 900 ₽ −98%

Angular 4 с Нуля до Профи

WebForMySelf
П
Можно купить
358 ₽ 999 ₽ −64%

Практическое руководство для разработчиков по MongoDB 4.0

Leart Gjoni
P
Можно купить
92 ₽ 4 800 ₽ −98%

Python. Полное руководство

WebForMySelf
Факультет искусственного интеллекта. Часть 2/6 Можно купить
930 ₽ 23 490 ₽ −96%

Факультет искусственного интеллекта. Часть 2/6

GeekBrains
Разработка через тестирование с помощью FastAPI и Docker Можно купить
346 ₽ 1 900 ₽ −82%

Разработка через тестирование с помощью FastAPI и Docker

Michael Herman
Meow Apps - AI Engine Можно купить
458 ₽ 4 600 ₽ −90%

Meow Apps - AI Engine

Meow Apps
Алгоритмическая торговля от А до Я с Python, машинным обучением и AWS Сбор взносов
46 ₽ 1 000 ₽ −95%

Алгоритмическая торговля от А до Я с Python, машинным обучением и AWS

Alexander Hagmann
Введение в нейронные сети (Keras, Tensorflow) Сбор взносов
580 ₽ 3 500 ₽ −83%

Введение в нейронные сети (Keras, Tensorflow)

Юлия Пономарева