Programa do Curso

Fundamentos da IA Responsável

  • O que é IA responsável e por que isso importa no desenvolvimento de software
  • Princípios: equidade, responsabilidade, transparência e privacidade
  • Exemplos de falhas éticas e abuso da IA em bases de código

Viés e Equidade no Código Gerado por IA

  • Como os LLMs podem reforçar o viés através dos dados de treinamento
  • Detectando e remediando sugestões de código viciadas ou inseguras
  • Hallucinação da IA e o risco de introduzir erros em escala

Licenciamento, Atribuição e Considerações sobre Propriedade Intelectual

  • Compreendendo licenças de código aberto (MIT, GPL, Copyleft)
  • As saídas geradas por LLMs requerem atribuição?
  • Auditoria do código auxiliado pela IA para questões de licenciamento de terceiros

Segurança e Conformidade no Desenvolvimento Auxiliado por IA

  • Garantindo a segurança do código e evitando padrões inseguros provenientes de LLMs
  • Conformidade com diretrizes internas de segurança e regulamentos da indústria
  • Documentação audível das decisões tomadas auxiliadas por IA

Política e Governança para Equipes de Desenvolvimento

  • Criando políticas internas de uso da IA para equipes de software
  • Definindo uso aceitável e bandeiras vermelhas
  • Seleção de ferramentas e onboarding responsável de assistentes de IA

Avaliação e Auditoria da Saída Gerada por AI

  • Utilizando checklists para avaliar a confiabilidade do conteúdo gerado
  • Realizando revisões manuais e automatizadas do código gerado pela IA
  • Melhores práticas para processos de revisão por pares e aprovação

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão básica dos fluxos de trabalho do desenvolvimento de software
  • Familiaridade com Agile, DevOps ou práticas gerais de projetos de software

Público-Alvo

  • Equipes de conformidade
  • Desenvolvedores
  • Gerentes de projetos de software
 7 Horas

Próximas Formações Provisórias

Categorias Relacionadas