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Programa do Curso

Fundamentos da IA Responsável

  • O que é IA responsável e por que ela importa no desenvolvimento de software
  • Princípios: justiça, responsabilidade, transparência e privacidade
  • Exemplos de falhas éticas e uso indevido de IA em codebases

Viés e Justiça no Código Gerado por IA

  • Como os LLMs podem reforçar o viés por meio dos dados de treinamento
  • Detecção e correção de sugestões de código tendenciosas ou inseguras
  • Alucinação da IA e o risco de introduzir erros em escala

Considerações sobre Licenças, Atribuição e Propriedade Intelectual (PI)

  • Compreendendo licenças de código aberto (MIT, GPL, Copyleft)
  • As saídas geradas por LLMs exigem atribuição?
  • Auditoria do código assistido por IA em relação a questões de licenciamento de terceiros

Segurança e Conformidade no Desenvolvimento Assistido por IA

  • Garantindo a segurança do código e evitando padrões inseguros provenientes de LLMs
  • Conformidade com diretrizes de segurança interna e regulamentações da indústria
  • Documentação auditável da tomada de decisões assistida por IA

Políticas e Governança para Equipes de Desenvolvimento

  • Criando políticas internas de uso de IA para equipes de software
  • Definindo uso aceitável e sinais de alerta
  • Seleção de ferramentas e onboarding responsável de assistentes de IA

Avaliando e Auditando a Saída da IA

  • Utilizando checklists para avaliar a confiabilidade do conteúdo gerado
  • Realizando revisões manuais e automatizadas do código gerado por IA
  • Melhores práticas para processos de revisão por pares e aprovação final

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Conhecimento básico de fluxos de trabalho de desenvolvimento de software
  • Familiaridade com práticas de Agile, DevOps ou projetos de software em geral

Público-Alvo

  • Equipes de conformidade
  • Desenvolvedores
  • Gerentes de projetos de software
 7 Horas

Número de participantes


Preço por participante

Testemunhos de Clientes (1)

Próximas Formações Provisórias

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