Objetivos | os principais conceitos nos campos da Computação Afetiva.
- Conhecer os principais modelos de emoção
- Conhecer classes de métodos/algoritmos, aplicações e bibliotecas de programação apropriadas para a resolução dos principais problemas na área da Computação Afetiva
- Aplicar software disponível de Icomputação Afetiva para a resolução de problemas, incluindo o uso de bibliotecas de software livre
- Compreender a classificação emocional a partir de diferentes modalidades (visual, auditiva, textual e biosinais)
- Construir programas podendo usar bibliotecas de software disponíveis para a implementação de pipelines avançados de Computação Afetiva.
- Construir programas que possam implementar algoritmos existentes ou desenvolver novos modelos ao nível da Computação Afetiva. |
Programa | 1. Introdução à Computação Afetiva.
2. Deteção e Análise de Emoções: Métodos para identificar emoções através de sinais fisiológicos, expressões faciais, linguagem corporal, e padrões de voz.
3. Modelos de Emoção.
4. Aplicações de Computação Afetiva: Como a computação afetiva é aplicada em diferentes campos como saúde, educação, jogos e marketing.
5. Tecnologias de Interface Emocional.
6. Processamento de Linguagem Natural e Emoções: Análise de sentimentos e emoções em texto, como nas redes sociais ou em conversas.
7. Realidade Virtual e Aumentada na Computação Afetiva: Utilização dessas tecnologias para criar ambientes imersivos que interagem com as emoções do utilizador.
8. Robôs e Agentes Emocionais: Desenvolvimento de sistemas autónomos que podem expressar ou interpretar emoções.
9. Aprendizagem Automática e Inteligência Artificial em Computação Afetiva: Como as técnicas de IA são usadas para analisar e reagir a emoções humanas.
10. Estudos de Caso e Projetos Práticos. |
Bibliografia |
Verma, G. K. (2023). Multimodal Affective Computing: Affective Information Representation, Modelling, and Analysis.
Picard, R. W. (2000). Affective computing. MIT press.
Tian, L., Oviatt, S., Muszynski, M., Chamberlain, B., Healey, J., & Sano, A. (2022). Applied Affective Computing.
Calvo, R. A., D'Mello, S., Gratch, J. M., & Kappas, A. (Eds.). (2015). The Oxford handbook of affective computing. Oxford Library of Psychology.
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Resultados da aprendizagem | - Definir os principais conceitos nos campos da Computação Afetiva.
- Conhecer os principais modelos de emoção
- Conhecer classes de métodos/algoritmos, aplicações e bibliotecas de programação apropriadas para a resolução dos principais problemas na área da Computação Afetiva
- Aplicar software disponível de Icomputação Afetiva para a resolução de problemas, incluindo o uso de bibliotecas de software livre
- Compreender a classificação emocional a partir de diferentes modalidades (visual, auditiva, textual e biosinais)
- Construir programas podendo usar bibliotecas de software disponíveis para a implementação de pipelines avançados de Computação Afetiva.
- Construir programas que possam implementar algoritmos existentes ou desenvolver novos modelos ao nível da Computação Afetiva. |
Método de avaliação |
A avaliação da aprendizagem envolve dois instrumentos de avaliação: trabalhos práticos de desenvolvimento (com peso de 50% a 60%) e uma prova escrita (com peso de 40% a 50%). A classificação final é calculada pela ponderação dos diversos instrumentos de avaliação.
É considerado aprovado o aluno cuja classificação final seja superior ou igual a 10 (dez) valores.
Para o cálculo da classificação final podem-se estabelecer notas mínimas, sendo que, para instrumentos de avaliação de cariz prático, esta nota mínima não pode ser inferior a 10 (dez) valores.
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Departamento de Informática (UM)