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Reconhecimento de Emoções com TensorFlow 2.0 e Python

Develop essential data science & ai skills with expert instruction and practical examples.

Online Course
Self-paced learning
Flexible Schedule
Learn at your pace
Expert Instructor
Industry professional
Certificate
Upon completion
What You'll Learn
Master the fundamentals of data science & ai
Apply best practices and industry standards
Build practical projects to demonstrate your skills
Understand advanced concepts and techniques

Skills you'll gain:

Professional SkillsBest PracticesIndustry StandardsPython
Prerequisites & Target Audience

Skill Level

IntermediateSome prior knowledge recommended

Requirements

Basic understanding of data science & ai
Enthusiasm to learn
Access to necessary software/tools
Commitment to practice

Who This Course Is For

Professionals working in data science & ai
Students and career changers
Freelancers and consultants
Anyone looking to improve their skills
Course Information

About This Course

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.

Provider
Udemy
Estimated Duration
10-20 hours
Language
English
Category
Technology & Programming

Topics Covered

Data Science & AIPython

Course Details

Format
Online, Self-Paced
Access
Lifetime
Certificate
Upon Completion
Support
Q&A Forum
Course Details
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This course includes:

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Access on mobile and desktop
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