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O que você aprenderá

  • Implemente um detector de emoções utilizando modernas técnicas de Deep Learning com Redes Neurais Convolucionais, utilizando o TensorFlow 2.0
  • Aprenda a detectar emoções de imagens e vídeos

Requisitos

  • É recomendado conhecimento básico sobre lógica de programação, principalmente estruturas condicionais e de repetição (if e for)
  • Conhecimentos básicos sobre Python
  • Conhecimentos sobre redes neurais artificiais são desejáveis (no final do curso está disponível um anexo com a teoria básica sobre redes neurais)

Descrição

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.

Para quem é este curso

  • Pessoas interessadas em Inteligência Artificial
  • Pessoas interessadas na área de visão computacional utilizando o Python, Deep Learning e TensorFlow
  • Pessoas interessadas em reconhecimento de emoções de imagens e vídeos
  • Alunos de graduação que cursam disciplinas de Computação Gráfica, Processamento Digital de Imagens ou Inteligência Artificial

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Avaliações e Comentários

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Publicado 2 meses atrás
por David Silva Cardoso

E fiz este curso me baseando nestes pré requisitos: É recomendado conhecimento básico sobre lógica de programação, principalmente estruturas condicionais e de repetição (if e for) Conhecimentos básicos sobre Python Conhecimentos sobre redes neurais artificiais são desejáveis (no final do curso está disponível um anexo com a teoria básica sobre redes neurais) O que não gostei do curso, é que o conteudo vem pronto, ou seja, a seção 2 já começa com treinamentos prontos e na seção 3 começa com conteudo pronto da seção 2, poxa para quem começa do zero a expectativa é que vc aprenda a treinar a capturar as faces e depois as emoções, para que se possa levar este conhecimento para outros niveis, acredito que como melhoria seria começar tudo do zero.

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Publicado 8 meses atrás
por Gabriel F. S. Filho

Excelente conteúdo, mais um curso bem detalhado.

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Publicado 11 meses atrás
por Edwin Campos Junque

Conteúdo bem interessante.

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Publicado 1 ano atrás
por Rodrigo Jose Fagundes

Mais um curso de alta qualidade do Jones! Explica tudo corretamente no passo a passo, excelente! Muito conhecimento.

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Publicado 1 ano atrás
por Marcello Langbeck Infante

Muito bom

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Publicado 1 ano atrás
por Celso Lima de Souza

Muito bom, excelente curso! Parabéns a equipe

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Publicado 1 ano atrás
por Arthur de Araújo Silva

Este professor é muito bom, estou fazendo todos os cursos dele.

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Publicado 1 ano atrás
por Francisco Aquino

Sim , Muito bacana

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Publicado 1 ano atrás
por Alessandro Basso

Não estou nem na metade do curso ainda, mas com certeza foi um dos meus melhores investimentos comprando esse curso e mais o de redes neurais . E com certeza terminando esses dois cursos vou comprar mais outros, pois o ensinamento e a didática do professor é excelente. Recomendo a todos que tiverem interesse em deep learning

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Publicado 2 anos atrás
por Victor Mello

Aprendi muita coisa neste curso e está sendo proveitoso! Estou desenvolvendo uma monografia que aborda esse assunto e está me ajudando muito nas minhas pesquisas! Com certeza está servindo de base para continuar com os meus trabalhos. Só tenho que agradecer pela didática e paciência que foram fundamentais para que o meu trabalho seja factível! =)

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