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Programa do Curso
Introdução ao AI Explicável (XAI)
- O que é AI Explicável (XAI)?
- A importância da transparência nos modelos de IA
- Desafios-chave na interpretabilidade da IA
Técnicas Básicas de XAI
- Métodos independentes do modelo: LIME, SHAP
- Métodos específicos para explicar modelos
- Explicando decisões feitas por modelos de caixa preta
Prática com Ferramentas XAI
- Introdução às bibliotecas open-source de XAI
- Implementação de XAI em modelos simples de aprendizado de máquina
- Visualização das explicações e do comportamento do modelo
Desafios na Explicabilidade
- Comércio entre precisão e interpretabilidade
- Limitações dos métodos atuais de XAI
- Lidando com vieses e equidade em modelos explicáveis
Considerações Éticas no XAI
- Entendendo as implicações éticas da transparência na IA
- Equilibrando explicabilidade com o desempenho do modelo
- Preocupações de privacidade e proteção de dados no XAI
Aplicações Reais de XAI
- XAI na saúde, finanças e aplicação da lei
- Exigências regulatórias para explicabilidade
- Construindo confiança nos 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 no AI Explicável
- Técnicas emergentes na pesquisa XAI
- Desafios e oportunidades para a transparência futura da IA
- Impacto do XAI no desenvolvimento responsável de AI
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão básica de conceitos de aprendizado de máquina
- Familiaridade com programação em Python
Público-alvo
- Iniciantes em IA
- Entusiastas de ciência de dados
14 Horas