Entrar em Contato

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

Número de participantes


Preço por participante

Próximas Formações Provisórias

Categorias Relacionadas