Programa do Curso
Introdução
Módulo 1: Fundamentos da inteligência artificial
- Define IA e aprendizado de máquina, apresenta uma visão geral dos diferentes tipos de sistemas de IA e seus casos de uso, e posiciona os modelos de IA no contexto socio-cultural mais amplo. Ao final deste módulo, você será capaz de;
- Descrever e explicar as diferenças entre os tipos de sistemas de IA.
- Descrever e explicar a pilha tecnológica da IA.
- Descrever e explicar a IA e a evolução da ciência de dados.
Módulo 2: Impactos da IA nas pessoas e princípios de AI responsável
- Destaca os riscos e danos principais causados pelos sistemas de IA, as características dos sistemas de IA confiáveis e os princípios essenciais para uma IA responsável e ética. Ao final deste módulo, você será capaz de;
- Descrever e explicar os riscos e danos principais causados pelos sistemas de IA.
- Descrever e explicar as características dos sistemas de IA confiáveis.
Módulo 3: Ciclo de vida do desenvolvimento de AI
- Descreve o ciclo de vida do desenvolvimento da IA e o contexto mais amplo em que são gerenciados os riscos da IA. Ao final deste módulo, você será capaz de;
- Descrever e explicar as semelhanças e diferenças entre as diretrizes éticas existentes e emergentes sobre AI.
- Descrever e explicar as leis existentes que interagem com o uso de IA.
- Descrever e explicar os pontos-chave das interseções da GDPR.
- Descrever e explicar a reforma da responsabilidade civil.
Módulo 4: Implementação de governança responsável de AI e gestão de riscos
- Explica como os principais interessados em IA colaboram com uma abordagem estratificada para gerenciar os riscos da IA, reconhecendo os benefícios sociais potenciais dos sistemas de IA. Ao final deste módulo, você será capaz de;
- Descrever e explicar as exigências do Regulamento AI da UE.
- Descrever e explicar outras leis globais emergentes.
- Descrever e explicar as semelhanças e diferenças entre os principais quadros de gestão de riscos e normas.
Módulo 5: Implementação de projetos e sistemas de AI
- Apresenta a mapeamento, planejamento e definição dos escopos de projetos de IA, testes e validações de sistemas de IA durante o desenvolvimento e gestão e monitoramento de sistemas de IA após implantação. Ao final deste módulo, você será capaz de;
- Descrever e explicar os principais passos na fase de planejamento do sistema de AI.
- Descrever e explicar os principais passos na fase de design do sistema de AI.
- Descrever e explicar os principais passos na fase de desenvolvimento do sistema de AI.
- Descrever e explicar os principais passos na fase de implementação do sistema de AI.
Módulo 6: Leis atuais que se aplicam a sistemas de IA
- Investiga as leis existentes que regulamentam o uso da IA, destaca os principais pontos de interseção da GDPR e fornece consciência sobre a reforma da responsabilidade civil. Ao final deste módulo, você será capaz de;
- Garantir interoperabilidade do gerenciamento de riscos de IA com outras estratégias de gestão de risco operacional
- Incorporar princípios de governança da AI na empresa.
- Estabelecer uma infraestrutura de governança da AI.
- Mapear, planejar e definir o escopo do projeto de AI.
- Testar e validar o sistema de AI durante o desenvolvimento.
- Gerenciar e monitorar sistemas de AI após implantação.
Módulo 7: Leis e normas existentes e emergentes de IA
- Descreve leis específicas globais de AI e os principais quadros e padrões que exemplificam como os sistemas de IA podem ser governados de forma responsável. Ao final deste módulo, você será capaz de;
- Obter consciência sobre questões legais.
- Obter consciência sobre preocupações dos usuários.
- Obter consciência sobre questões de auditoria e responsabilidade da AI.
Módulo 8: Questões contínuas e preocupações de IA
- Presente discussões atuais e ideias sobre governança da AI, incluindo consciência sobre questões legais, preocupações dos usuários e questões de auditoria e responsabilidade da AI.
Resumo e Próxima Etapa
Requisitos
Não há pré-requisitos para este curso.
Quem Deve se Capacitar?
Nós devemos continuar a construir e aperfeiçoar os processos de governança através dos quais uma IA confiável emergirá, e investir nas pessoas que irão criar IA ética e responsável. Os profissionais que trabalham com conformidade, privacidade, segurança, gestão de riscos, jurídico, RH e governança, bem como cientistas de dados, gerentes de projetos de IA, analistas de negócios, proprietários de produtos de IA, equipes de operações de modelos e outros devem estar preparados para enfrentar as questões expandidas de equidade na governança da IA.
Inclui profissionais responsáveis pelo desenvolvimento de governança e gestão de riscos de AI em suas operações, e qualquer pessoa que esteja buscando a certificação IAPP Artificial Intelligence Governance Professional (AIGP).