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 Duração 7 horas

Programa do Curso

Fundamentos da IA Responsável

  • O que é IA responsável e por que ela é importante no desenvolvimento de software
  • Princípios: justiça, responsabilização, transparência e privacidade
  • Exemplos de falhas éticas e uso indevido de IA em bases de código

Viés e Justiça no Código Gerado por IA

  • Como os LLMs podem reforçar o viés através dos dados de treinamento
  • Detecção e correção de sugestões de código viesadas ou inseguras
  • Alucinação de IA e o risco de introduzir erros em larga escala

Licenciamento, Atribuição e Considerações de PI

  • Compreensão de licenças de código aberto (MIT, GPL, Copyleft)
  • Os outputs gerados por LLMs exigem atribuição?
  • Auditoria de código assistido por IA quanto a questões de licenciamento de terceiros

Segurança e Conformidade no Desenvolvimento Assistido por IA

  • Garantir a segurança do código e evitar padrões inseguros de LLMs
  • Conformidade com diretrizes internas de segurança e regulamentações do setor
  • Documentação auditável da tomada de decisão assistida por IA

Política e Governança para Equipes de Desenvolvimento

  • Criação de políticas internas de uso de IA para equipes de software
  • Definição de uso aceitável e sinais de alerta
  • Seleção de ferramentas e incorporação responsável de assistentes de IA

Avaliação e Auditoria de Output de IA

  • Uso de listas de verificação para avaliar a confiabilidade do conteúdo gerado
  • Realização de revisões manuais e automatizadas de código gerado por IA
  • Boas práticas para processos de revisão por pares e aprovação final

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão básica dos fluxos de trabalho de desenvolvimento de software
  • Familiaridade com Agile, DevOps ou práticas gerais de projetos de software

Público Alvo

  • Equipes de Conformidade
  • Desenvolvedores
  • Gerentes de Projetos de Software

Número de participantes


Preço por participante

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Próximas Formações Provisórias

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