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Programa do Curso
Introdução
Módulo 1: Fundamentos da inteligência artificial
- Define IA e aprendizado de máquina, apresenta uma visão geral dos diferentes tipos de sistemas de IA e seus casos de uso, e posiciona os modelos de IA no contexto socio-cultural mais amplo. Ao final deste módulo, você será capaz de;
- Descrever e explicar as diferenças entre os tipos de sistemas de IA.
- Descrever e explicar a pilha tecnológica da IA.
- Descrever e explicar a evolução da ciência de dados na IA.
Módulo 2: Impactos da IA nas pessoas e princípios de governança responsável
- Descreve os riscos e danos principais impostos pelos sistemas de IA, as características dos sistemas de IA confiáveis e os princípios essenciais para a governança ética e responsável da IA. Ao final deste módulo, você será capaz de;
- Descrever e explicar os riscos e danos principais impostos pelos sistemas de IA.
- Descrever e explicar as características dos sistemas de IA confiáveis.
Módulo 3: Ciclo de vida do desenvolvimento da IA
- Descreve o ciclo de vida do desenvolvimento da IA e o contexto amplo no qual os riscos da IA são gerenciados. Ao final deste módulo, você será capaz de;
- Descrever e explicar as similaridades e diferenças entre as orientações éticas existentes e emergentes sobre a IA.
- Descrever e explicar as leis existentes que interagem com o uso da IA.
- Descrever e explicar as principais interseções do GDPR.
- Descrever e explicar a reforma de responsabilidade.
Módulo 4: Implementação da governança e gestão de riscos responsável da IA
- Explica como os principais stakeholders da IA colaboram em uma abordagem em camadas para gerenciar os riscos da IA, reconhecendo o potencial de benefícios sociais dos sistemas de IA. Ao final deste módulo, você será capaz de;
- Descrever e explicar os requisitos do Regulamento EU de IA.
- Descrever e explicar outras leis globais emergentes.
- Descrever e explicar as similaridades e diferenças entre os principais quadros e padrões de gestão de riscos.
Módulo 5: Implementação de projetos e sistemas de IA
- Descreve a mapeamento, planejamento e escopo dos projetos de IA, o teste e validação de sistemas de IA durante o desenvolvimento, e o gerenciamento e monitoramento de sistemas de IA após a implementação. Ao final deste módulo, você será capaz de;
- Descrever e explicar as etapas principais na fase de planejamento do sistema de IA.
- Descrever e explicar as etapas principais na fase de design do sistema de IA.
- Descrever e explicar as etapas principais na fase de desenvolvimento do sistema de IA.
- Descrever e explicar as etapas principais na fase de implementação do sistema de IA.
Módulo 6: Leis atuais que se aplicam aos sistemas de IA
- Levanta as leis existentes que regem o uso da IA, destaca as principais interseções do GDPR e fornece consciência da reforma de responsabilidade. Ao final deste módulo, você será capaz de;
- Garantir a interoperabilidade da gestão de riscos da IA com outras estratégias operacionais de gestão de riscos.
- Integrar os princípios de governança de IA na empresa.
- Estabelecer uma infraestrutura de governança de IA.
- Mapear, planejar e escopar o projeto de IA.
- Testar e validar o sistema de IA durante o desenvolvimento.
- Gerenciar e monitorar os sistemas de IA após a implementação.
Módulo 7: Leis e padrões existentes e emergentes da IA
- Descreve as leis específicas de IA em nível global e os principais quadros e padrões que exemplificam como os sistemas de IA podem ser governados de forma responsável. Ao final deste módulo, você será capaz de;
- Obter consciência das questões legais.
- Obter consciência das preocupações dos usuários.
- Obter consciência das questões de auditoria e responsabilidade da IA.
Módulo 8: Questões e preocupações contínuas sobre a IA
- Apresenta discussões e ideias atuais sobre a governança da IA, incluindo consciência das questões legais, preocupações dos usuários e questões de auditoria e responsabilidade da IA.
Resumo e Próximo Passo
Requisitos
Não há pré-requisitos para este curso.
Quem deve se treinar?
Devemos continuar a construir e aperfeiçoar os processos de governança através dos quais uma IA confiável emergirá, investindo nas pessoas que construirão IA ética e responsável. Aqueles que trabalham em conformidade, privacidade, segurança, gestão de riscos, legal, RH e governança, juntamente com cientistas de dados, gerentes de projetos de IA, analistas de negócios, proprietários de produtos de IA, equipes de operações de modelos e outros devem estar preparados para enfrentar os aspectos expandidos em questão na governança da IA.
Incluindo quaisquer profissionais responsáveis por desenvolver governança e gestão de riscos de IA em suas operações, bem como aqueles que buscam a certificação IAPP Artificial Intelligence Governance Professional (AIGP).
28 Horas
