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Programa do Curso
Introdução à Inteligência Artificial Explicável e Ética
- A necessidade de explicabilidade nos sistemas de IA
- Desafios na ética da IA e justiça
- Visão geral dos padrões regulatórios e éticos
Técnicas de XAI para IA Ética
- Métodos agnósticos ao modelo: LIME, SHAP
- Técnicas de detecção de viés em modelos de IA
- Tratando a interpretabilidade em sistemas complexos de IA
Transparência e Responsabilização na IA
- Projetando sistemas de IA transparentes
- Garantindo a responsabilização nas decisões da IA
- Auditando sistemas de IA para justiça
Justiça e Mitigação de Viés na IA
- Detectando e abordando o viés em modelos de IA
- Garantindo justiça entre diferentes grupos demográficos
- Implementando diretrizes éticas no desenvolvimento da IA
Estruturas Regulatórias e Éticas
- Visão geral dos padrões de ética em IA
- Compreendendo as regulamentações de IA em diferentes indústrias
- Alinhando sistemas de IA com GDPR, CCPA e outras estruturas
Aplicações do Mundo Real de XAI na IA Ética
- Explicabilidade em IA para saúde
- Construindo sistemas de IA transparentes nas finanças
- Implementando IA ética nas forças de segurança
Tendências Futuras em XAI e IA Ética
- Tendências emergentes na pesquisa sobre explicabilidade
- Novas técnicas para justiça e detecção de viés
- Oportunidades para o desenvolvimento ético da IA no futuro
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Conhecimento básico de modelos de aprendizado de máquina
- Familiaridade com o desenvolvimento de IA e frameworks
- Interesse em ética e transparência da IA
Público-alvo
- Ética em IA (Ethicists)
- Desenvolvedores de IA
- Cientistas de dados
14 Horas