Reconhecimento de Emoções com TensorFlow 2.0 e Python

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