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 sócio-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 de tecnologia de IA.
- Descrever e explicar a IA e a evolução da ciência de dados.
Módulo 2: Impactos da IA nas pessoas e princípios de IA responsável
- Descreve os riscos e danos centrais impostos 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 centrais e danos impostos pelos sistemas de IA.
- Descrever e explicar as características dos sistemas de IA confiáveis.
Módulo 3: Ciclo de vida do desenvolvimento da IA
- Descreve o ciclo de vida do desenvolvimento da IA e o contexto amplo em que os riscos da IA são gerenciados. Ao final deste módulo, você será capaz de;
- Descrever e explicar as semelhanças e diferenças entre as diretrizes éticas existentes e emergentes para IA.
- Descrever e explicar as leis existentes que interagem com o uso de IA.
- Descrever e explicar as interseções-chave do GDPR.
- Descrever e explicar a reforma da responsabilidade civil.
Módulo 4: Implementando governança responsável de IA e gerenciamento de riscos
- Explica como as principais partes interessadas em IA colaboram em uma abordagem em camadas para gerenciar os riscos da IA, reconhecendo ao mesmo tempo os benefícios potenciais da IA para a sociedade. Ao final deste módulo, você será capaz de;
- Descrever e explicar os requisitos da Lei de IA da UE.
- Descrever e explicar outras leis emergentes globais.
- Descrever e explicar as semelhanças e diferenças entre os principais frameworks e padrões de gerenciamento de riscos.
Módulo 5: Implementando projetos e sistemas de IA
- Descreve o mapeamento, planejamento e definição do escopo de projetos de IA, testes e validação de sistemas de IA durante o desenvolvimento, bem como a gestão e monitoramento de sistemas de IA após a implantação. Ao final deste módulo, você será capaz de;
- Descrever e explicar as etapas-chave na fase de planejamento do sistema de IA.
- Descrever e explicar as etapas-chave na fase de design do sistema de IA.
- Descrever e explicar as etapas-chave na fase de desenvolvimento do sistema de IA.
- Descrever e explicar as etapas-chave na fase de implementação do sistema de IA.
Módulo 6: Leis atuais que se aplicam aos sistemas de IA
- Faz um panorama das leis existentes que regulam o uso da IA, descreve interseções-chave do GDPR e proporciona consciência sobre a reforma da responsabilidade civil. Ao final deste módulo, você será capaz de;
- Garantir a interoperabilidade do gerenciamento de riscos de IA com outras estratégias de gerenciamento de riscos operacionais
- Integrar princípios de governança de IA na empresa.
- Estabelecer uma infraestrutura de governança de IA.
- Mapear, planejar e definir o escopo do projeto de IA.
- Testar e validar o sistema de IA durante o desenvolvimento.
- Gestionar e monitorar sistemas de IA após a implantação.
Módulo 7: Leis e padrões existentes e emergentes para IA
- Descreve leis globais específicas para IA e os principais frameworks e padrões que exemplificam como os sistemas de IA podem ser governados de forma responsável. Ao final deste módulo, você será capaz de;
- Tornar-se ciente de questões legais.
- Tornar-se ciente das preocupações dos usuários.
- Tornar-se ciente de questões de auditoria e responsabilidade da IA.
Módulo 8: Questões e preocupações contínuas sobre IA
- Apresenta discussões atuais e ideias sobre governança de IA, incluindo consciência de questões legais, preocupações dos usuários e problemas de auditoria e responsabilidade da IA.
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
Não há pré-requisitos para este curso.
Para quem é adequado?
Devemos continuar a construir e refinar os processos de governança por meio dos quais surgirá uma IA confiável, e devemos investir nas pessoas que construirão uma IA ética e responsável. Aqueles que trabalham em conformidade, privacidade, segurança, gerenciamento de riscos, jurídico, recursos humanos e governança, junto com cientistas de dados, gerentes de projetos de IA, analistas de negócios, proprietários de produtos de IA, equipes de MLOps e outros, devem estar preparados para lidar com as equidades expandidas em questão na governança de IA.
Incluindo quaisquer profissionais encarregados de desenvolver a governança de IA e o gerenciamento de riscos em suas operações, bem como qualquer pessoa que busque a certificação de Profissional em Governança de IA da IAPP (AIGP).
