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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/reconhecimento-emocoes-tensorflow-20-python/
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课程名称：使用 TensorFlow 2.0 和 Python 进行情绪识别 课程概述： 本课程专注于计算机视觉领域的情绪识别子领域，旨在识别图像或视频中人物表达出的特定情绪。课程内容将引导您一步步使用 TensorFlow 2.0 和 Python 开发卷积神经网络，用于检测视频和图像中的情绪。您将能够识别七种情绪：愤怒、快乐、悲伤、厌恶、惊讶、恐惧，以及是否为无表情状态。 应用场景包括： * 提醒分心的驾驶员。 * 游戏角色根据用户表达的情绪进行互动。 * 医院患者的监测。 * 评估学生在远程教育中的兴趣。 * 监控系统。 * 市场营销，了解消费者对产品或服务的感受。 技术与方法： 课程将采用先进的深度学习技术，并使用 FER3 数据集进行模型训练。FER3 是情绪识别系统最常用的数据集之一，也是 Kaggle 竞赛的一部分。 课程目标： 课程主要目标是让学员对如何使用 TensorFlow 2.0 进行情绪识别获得实践经验。课程将提供算法理论的基础直观理解。 目标学员： 本课程适合所有水平的学习者。即使您是第一次接触计算机视觉领域，也能轻松跟上班级进度。如果您已经在该领域有经验，也将从实践项目中获益。 加入课程，迈出职业生涯的重要一步！
Dentro da área da Visão Computacional existe a sub-área de reconhecimento/deteção de emoções, que visa identificar emoções específicas que pessoas podem expressar em imagens ou vídeos. Alguns exemplos de aplicações são: alertar condutores de veículos que podem estar distraídos, personagens de jogos podem interagir com o usuário de acordo com a emoção expressada, monitoramento de pacientes em hospitais, avaliação do interesse dos alunos em aplicações de educação a distância, sistemas de vigilância e principalmente na área de marketing; sendo possível entender o que os consumidores estão sentindo sobre determinados produtos ou serviços.E para levar você até essa área, neste curso você desenvolverá passo a passo Redes Neurais Convolucionais utilizando o TensorFlow 2.0 e o Python para detectar emoções em vídeos e imagens! O sistema será capaz de detectar as seguintes emoções: raiva, alegria, tristeza, nojo, surpresa, medo e também se uma face não está expressando nenhuma dessas emoções. Utilizaremos modernas técnicas de Deep Learning (Aprendizagem Profunda) para o desenvolvimento dos exemplos do curso, usando a base de dados FER3 que é uma das bases de dados mais utilizadas para treinamento de sistemas de reconhecimento de emoção, que inclusive faz parte dos desafios do Kaggle!O objetivo principal deste curso é que você tenha uma visão prática de como utilizar o TensorFlow 2.0 para reconhecimento de emoções, portanto, nós mostraremos somente uma intuição básica sobre a teoria do algoritmo. Este curso é para todos os níveis, ou seja, se este for o seu primeiro contato com a área de Visão Computacional você conseguirá acompanhar o curso. Da mesma forma, se você já tem experiência na área também aproveitará o conhecimento adquirido com o desenvolvimento do projeto prático.Preparado(a) para dar um importante passo na sua carreira? Aguardamos você no curso!:)
