Programa do Curso
Fundamentos da IA Responsável
- O que é IA responsável e por que é importante no desenvolvimento de software
- Princípios: equidade, responsabilidade, transparência e privacidade
- Exemplos de falhas éticas e uso indevido da IA em bases de código
Viés e Equidade no Código Gerado por IA
- Como os LLMs podem reforçar vieses através dos dados de treinamento
- Detecção e correção de sugestões de código enviesadas ou inseguras
- Alucinação da IA e o risco de introduzir erros em larga escala
Licenciamento, Atribuição e Considerações de PI
- Compreensão de licenças de código aberto (MIT, GPL, Copyleft)
- As saídas geradas por LLMs requerem atribuição?
- Auditoria de código assistido por IA quanto a problemas de licenciamento de terceiros
Segurança e Conformidade no Desenvolvimento Assistido por IA
- Garantir a segurança do código e evitar padrões inseguros dos LLMs
- Conformidade com diretrizes internas de segurança e regulamentos setoriais
- Documentação auditável da tomada de decisão assistida por IA
Políticas e Governança para Equipes de Desenvolvimento
- Criação de políticas internas de uso de IA para equipes de software
- Definição de uso aceitável e sinais de alerta
- Seleção de ferramentas e onboarding responsável de assistentes de IA
Avaliação e Auditoria da Saída da IA
- Uso de checklists para avaliar a confiabilidade do conteúdo gerado
- Realização de revisões manuais e automatizadas de código gerado por IA
- Boas práticas para processos de revisão por pares e aprovação final
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão básica dos fluxos de trabalho de desenvolvimento de software
- Familiaridade com práticas de projetos de software como Agile, DevOps ou gerais
Público-Alvo
- Equipes de conformidade
- Desenvolvedores
- Gerentes de projetos de software
Treinamento Corporativo Personalizado
Soluções de treinamento projetadas exclusivamente para empresas.
- Conteúdo Personalizado: Adaptamos o programa e os exercícios práticos aos objetivos e necessidades reais do seu projeto.
- Horário Flexível: Datas e horários adaptados à agenda da sua equipe.
- Formato: Online (ao vivo), In-Company (em suas instalações) ou Híbrido.
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Testemunhos de Clientes (1)
Agora tenho conhecimento sobre a biblioteca Streamlit em Python e, com certeza, vou tentar usá-la para melhorar os aplicativos da minha equipe que são desenvolvidos no R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Curso - GitHub Copilot for Developers
Máquina Traduzida