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UCL - Comp0053 情感计算和人类机器人相互作用 考试&作业&论文辅导

UCL - Comp0053 情感计算和人类机器人相互作用 考试&作业&论文辅导

课程简介Course overview


该课程旨在面向对认知科学和情感理论没有先前知识的学生,因此课程的第A部分的目标是基本介绍情感理论,从生理和心理角度理解情感对人类决策和交流过程的重要性。第B部分将专注于将机器学习技术应用于自动情感识别,通过研究当前应用(例如在娱乐、教育和健康领域)和可用的感知技术来实现。第C部分将关注设计能够与人类进行社交互动的机器人所面临的挑战。将使用当前应用示例(例如在娱乐、健康、康复、服务机器人等领域)来识别问题,并讨论情感计算挑战以及应对第A和第B部分教授的主题的方法。


课程学习成果 Course Learning Outcomes


成功完成本课程后,学生将能够:


  • 具有情感模型的基本知识,以及技术(例如机器人)如何具有影响力和社交交互能力的能力。

  • 理解情感计算和社交人机交互对机器学习领域提出的挑战,并确定解决这些问题的不同方法的优缺点。


课程内容 Course Content


情感理论:


  • 什么是情感、情绪、心情

  • 为什么我们会有情感

  • 神经和心理学观点

  • 人类如何表达和识别情感

  • 情感表达模型,评价理论

  • 情感和社交互动


情感计算:


  • 定义

  • 目标和当前挑战

  • 应用;情感识别

  • 如何选择和使用传感器进行数据收集

  • 如何从单一模态、面部表情、身体表现、触摸表现、声音、生物信号和多模态融合构建自动情感识别系统


生理计算简介:


  • 关键概念(生理感知、情感识别、生物反馈)

  • 如何构建低成本的生理计算系统(例如新兴的可穿戴设备、低成本摄像头)

  • 与情感相关的生理信号类型以及如何获取特征(心血管、呼吸、出汗等)


人机交互(HRI):


  • 社交机器人:机器人的动机和情感

  • 基于情感的架构

  • 情感计算和HRI研究中的道德问题


选择该课程作为选修课程,学生必须:注册一个正式可用的课程和学年;具有一定的机器学习背景,例如来自《监督学习(COMP0078)》或《机器学习导论(COMP0088)》;具备一定的编程技能(例如Python、MATLAB、Java、C、C++),该课程没有强制要求使用特定的编程平台。


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