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Programa do Curso

Introdução à IA Explicável (XAI) e Transparência do Modelo

  • O que é IA Explicável?
  • Por que a transparência é importante em sistemas de IA
  • Interpretabilidade versus desempenho em modelos de IA

Visão Geral das Técnicas de XAI

  • Métodos independentes de modelo: SHAP, LIME
  • Técnicas de explicabilidade específicas para modelos
  • Explicação de redes neurais e modelos de aprendizado profundo

Construindo Modelos de IA Transparentes

  • Implementação de modelos interpretáveis na prática
  • Comparação entre modelos transparentes e modelos de caixa preta
  • Equilíbrio entre complexidade e explicabilidade

Ferramentas e Bibliotecas Avançadas de XAI

  • Usando SHAP para interpretação de modelos
  • Aproveitando o LIME para explicabilidade local
  • Visualização das decisões e comportamentos do modelo

Abordando Justiça, Vieses e IA Ética

  • Identificando e mitigando vieses em modelos de IA
  • Justiça na IA e seus impactos sociais
  • Garantindo responsabilidade e ética na implantação de IA

Aplicações do Mundo Real de XAI

  • Estudos de caso em saúde, finanças e governo
  • Interpretando modelos de IA para conformidade regulatória
  • Construindo confiança com sistemas de IA transparentes

Direções Futuras na IA Explicável

  • Pesquisas emergentes em XAI
  • Desafios ao escalar XAI para sistemas de grande escala
  • Oportunidades para o futuro da IA transparente

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Experiência em aprendizado de máquina e desenvolvimento de modelos de IA
  • Familiaridade com programação em Python

Público-alvo

  • Cientistas de dados
  • Engenheiros de aprendizado de máquina
  • Especialistas em IA
 21 Horas

Número de participantes


Preço por participante

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