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Duração 14 horas
Programa do Curso
Introdução à IA Explicável
- O que é a IA Explicável (XAI)?
- Importância da transparência nos modelos de IA
- Principais desafios na interpretabilidade da IA
Técnicas Básicas de XAI
- Métodos agnósticos de modelo: LIME, SHAP
- Métodos de explicabilidade específicos de modelos
- Explicando decisões tomadas por modelos de caixa-preta
Prática com Ferramentas de XAI
- Introdução a bibliotecas de XAI de código aberto
- Implementando XAI em modelos simples de aprendizado de máquina
- Visualizando explicações e o comportamento do modelo
Desafios na Explicabilidade
- Compromissos entre precisão e interpretabilidade
- Limitações dos métodos atuais de XAI
- Lidando com viés e equidade em modelos explicáveis
Considerações Éticas na XAI
- Compreendendo as implicações éticas da transparência da IA
- Equilibrando explicabilidade com o desempenho do modelo
- Preocupações com privacidade e proteção de dados na XAI
Aplicações do Mundo Real da XAI
- XAI em saúde, finanças e aplicação da lei
- Requisitos regulatórios para explicabilidade
- Construindo confiança em sistemas de IA através da transparência
Conceitos Avançados de XAI
- Explorando explicações contrafactuais
- Explicando redes neurais e modelos de aprendizado profundo
- Interpretando sistemas complexos de IA
Tendências Futuras na IA Explicável
- Técnicas emergentes na pesquisa de XAI
- Desafios e oportunidades para a futura transparência da IA
- Impacto da XAI no desenvolvimento responsável de IA
Requisitos
- Compreensão básica dos conceitos de aprendizado de máquina
- Familiaridade com programação em Python
Público-Alvo
- Iniciantes em IA
- Entusiastas da ciência de dados