Deskripsi
Ingin tahu bagaimana mesin bisa mengenali emosi manusia dari teks? Pelajari Emotion Recognition di aodedu.id dan pahami cara kerja model kecerdasan buatan yang mampu mendeteksi emosi seperti senang, sedih, marah, atau netral. Materi disusun secara sederhana dan berbasis praktik dengan coding Python, cocok untuk pemula hingga profesional yang ingin mendalami penerapan Artificial Intelligence di bidang Human-Centered AI dan NLP.
Sasaran Siswa
- Memahami konsep dasar Emotion Recognition dan perannya dalam interaksi manusia–komputer.
- Menjelaskan data teks untuk mendeteksi emosi.
- Melakukan preprocessing data teks untuk analisis emosi menggunakan Python.
- Membangun dan melatih model machine learning untuk mengklasifikasikan emosi manusia.
- Mengevaluasi hasil model menggunakan metrik akurasi dan confusion matrix.
- Menerapkan model emotion recognition pada kasus nyata, seperti chatbot empatik, analisis opini publik, atau sistem rekomendasi berbasis emosi.
Perangkat yang Dibutuhkan
Prosesor
Intel Core i3 (Rekomendasi Core i5 ke atas)
Sistem Operasi
Windows, Linux, MacOS
Biaya Investasi
Rp 400.000
Metode Ajar
- Self-paced learning
- Total Belajar : 7 jam 30 menit
Instructor
Dr. Ni Wayan Sumartini Saraswati, S.T.,M.T.
Apa yang akan Anda dapatkan
Sertifikat
Dapatkan sertifikat resmi sebagai bukti kompetensi Anda.
Modul
Akses modul pembelajaran lengkap yang mudah dipahami kapanpun.
Forum Diskusi
Diskusi interaktif bersama siswa lainnya.
Kuis
Kuis singkat untuk menguji dan memperkuat pemahaman materi.
Ujian
Ujian akhir untuk mengukur kemampuan dan kelulusan course.
Silabus
Materi yang Anda pelajari di kelas ini
Pengenalan Emotion Recognition
Modul ini membahas pengertian dasar Emotion Recognition sebagai salah satu bidang penting dalam kecerdasan buatan yang berfokus pada identifikasi dan klasifikasi emosi manusia dari data, khususnya teks. Peserta akan mempelajari konsep emosi dalam konteks komputasi, alur umum proses emotion recognition mulai dari representasi data teks, ekstraksi informasi semantik, hingga bagaimana model pembelajaran mesin atau deep learning menghasilkan prediksi kategori emosi. Pemahaman konsep ini menjadi landasan penting sebelum masuk ke tahap pemilihan model, pelatihan, serta evaluasi sistem emotion recognition secara terapan.
30 Menit
Emotion Recognition Berbasis Teks
Modul ini membahas konsep Emotion Recognition berbasis teks sebagai pendekatan untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasikan emosi manusia melalui data bahasa alami. Peserta akan mempelajari alur pemrosesan teks mulai dari representasi bahasa, penangkapan makna dan konteks kalimat, hingga bagaimana model pembelajaran mesin dan deep learning memetakan teks ke dalam kategori emosi tertentu. Pemahaman ini menjadi dasar penting untuk memahami tantangan analisis emosi pada teks, seperti ambiguitas bahasa dan konteks, sebelum melanjutkan ke tahap implementasi dan pengembangan model emotion recognition berbasis teks.
90 Menit
Emotion Recognition Tanpa Annotasi Manual
Modul ini membahas konsep Emotion Recognition tanpa annotasi manual sebagai pendekatan untuk mengenali emosi dari data teks tanpa ketergantungan pada pelabelan emosi yang dilakukan secara eksplisit oleh manusia. Peserta akan mempelajari bagaimana informasi emosi dapat dieksplorasi melalui pola bahasa, distribusi kata, serta pemanfaatan model pembelajaran mesin dan deep learning yang telah dilatih sebelumnya atau bersifat tidak sepenuhnya terawasi. Pemahaman konsep ini menjadi dasar penting untuk memahami alternatif pengembangan sistem emotion recognition pada kondisi keterbatasan data berlabel sebelum masuk ke tahap implementasi dan evaluasi model.
150 Menit
Submission
Module ini berisi ringkasan mengenai materi keseluruhan yang sudah dibuat, dan juga berisi dengan ujian project berupa emotion recognition dari sebuah dataset yang akan diberikan.
180 Menit