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Programa do Curso
Introdução às Técnicas Avançadas de XAI
- Revisão dos métodos básicos de XAI
- Desafios na interpretação de modelos AI complexos
- Tendências em pesquisa e desenvolvimento de XAI
Técnicas de Explicabilidade Modelo-Agnóstico
- SHAP (SHapley Additive exPlanations)
- LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations)
- Explicações de âncoras
Técnicas de Explicabilidade Específicas ao Modelo
- Propagação da relevância por camadas (LRP)
- DeepLIFT (Deep Learning Important FeaTures)
- Métodos baseados em gradientes (Grad-CAM, Gradients Integrados)
Explicando Modelos de Aprendizado Profundo
- Interpretação de redes neurais convolucionais (CNNs)
- Explicações de redes neurais recorrentes (RNNs)
- Análise de modelos baseados em transformers (BERT, GPT)
Lidando com Desafios na Interpretabilidade
- Enfrentando limitações dos modelos black-box
- Balanceando precisão e interpretabilidade
- Lidando com viés e equidade nas explicações
Aplicações de XAI em Sistemas do Mundo Real
- XAI na saúde, finanças e sistemas legais
- Regulamentação da IA e requisitos de conformidade
- Construindo confiança e responsabilidade através do XAI
Tendências Futuras na IA Explicável
- Técnicas e ferramentas emergentes em XAI
- Modelos de explicabilidade da próxima geração
- Oportunidades e desafios na transparência AI
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Comprensão sólida de IA e aprendizado de máquina
- Experiência com redes neurais e aprendizagem profunda
- Familiaridade com técnicas básicas de XAI
Público-alvo
- Pesquisadores experientes em IA
- Engenheiros de aprendizado de máquina
21 Horas