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Programa do Curso

Fundamentos: Regulamento Europeu de IA para Equipes Técnicas

  • Obrigações relevantes e terminologia para desenvolvedores e operadores
  • Compreensão das práticas proibidas sob o Artigo 4.º numa perspetiva técnica
  • Mapeamento dos requisitos legais para controles de engenharia

Ciclo de Vida de Desenvolvimento Seguro e Conformável

  • Estrutura do repositório e políticas como código (policy-as-code) para projetos de IA
  • Revisão de código e verificações estáticas automatizadas para padrões de risco
  • Gestão de dependências e cadeia de suprimentos para componentes de modelo

Design de Pipelines CI/CD para Conformidade

  • Etapas do pipeline: compilação, teste, validação, empacotamento e implantação
  • Integração de portas de governança (governance gates) e verificações automatizadas de políticas
  • Imutabilidade de artefatos e rastreamento de proveniência

Testes, Validação e Verificações de Segurança de Modelos

  • Testes de validação de dados e deteção de viés
  • Testes de desempenho, robustez e resiliência a ataques adversariais
  • Critérios de aceitação automatizados e relatórios de teste

Registro de Modelos, Versionamento e Proveniência

  • Uso do MLflow ou soluções equivalentes para linhagem (lineage) e metadados do modelo
  • Versionamento de modelos e conjuntos de dados para reprodutibilidade
  • Registo de proveniência e produção de artefatos prontos para auditoria

Controles em Tempo de Execução, Monitorização e Observabilidade

  • Instrumentação para registo de entradas, saídas e decisões
  • Monitorização do desvio do modelo (model drift), desvio de dados (data drift) e métricas de desempenho
  • Alertas, rollback automatizado e implantações canário

Segurança, Controlo de Acesso e Proteção de Dados

  • IAM (Identity and Access Management) de privilégio mínimo para ambientes de treino e inferência de modelos
  • Proteção dos dados de treino e inferência em repouso e em trânsito
  • Gestão de segredos e práticas de configuração segura

Auditabilidade e Coleta de Evidências

  • Geração de logs em formato legível por máquina e resumos legíveis por humanos
  • Empacotamento de evidências para avaliações de conformidade e auditorias
  • Políticas de retenção e armazenamento seguro de artefatos de conformidade

Resposta a Incidentes, Reporte e Correção

  • Deteção de práticas proibidas suspeitas ou incidentes de segurança
  • Medidas técnicas para contenção, rollback e mitigação
  • Preparação de relatórios técnicos para governança e reguladores

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão dos fluxos de trabalho de desenvolvimento e implantação de software
  • Experiência com containerização e conceitos básicos de Kubernetes
  • Familiaridade com controle de versão baseado em Git e práticas de CI/CD

Público-Alvo

  • Desenvolvedores que constroem ou mantêm componentes de IA
  • Engenheiros DevOps e de plataforma responsáveis pela implantação
  • Administradores que gerenciam infraestrutura e ambientes de execução
 14 Horas

Número de participantes


Preço por participante

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