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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