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Programa do Curso
Introdução ao AI Explicável (XAI) e Ética
- A necessidade de explicabilidade em sistemas de IA
- Desafios éticos e de justiça na IA
- Visão geral das normas regulatórias e éticas
Técnicas XAI para IA Ética
- Métodos agnósticos ao modelo: LIME, SHAP
- Técnicas de detecção de viés em modelos de IA
- Gerenciando interpretabilidade em sistemas complexos de IA
Transparência e Responsabilidade na IA
- Desenvolvimento de sistemas de IA transparentes
- Garantindo responsabilidade nas decisões de IA
- Auditoria de sistemas de IA para justiça
Justiça e Mitigação do Viés na IA
- Detecção e resolução de viés em modelos de IA
- Garantindo justiça entre diferentes grupos demográficos
- Implementação de diretrizes éticas no desenvolvimento de IA
Quadro Regulatório e Ético
- Visão geral das normas éticas de AI
- Compreendendo as regulamentações de IA em diferentes setores
- Alinhando sistemas de IA com o GDPR, CCPA e outros quadros
Aplicações Reais do XAI na IA Ética
- Explicabilidade em AI da saúde
- Construção de sistemas transparentes de IA no setor financeiro
- Implantação de AI ética em órgãos de segurança pública
Tendências Futuras na XAI e na IA Ética
- Novas tendências na pesquisa de explicabilidade
- Novas técnicas para justiça e detecção de viés
- Oportunidades futuras para o desenvolvimento de AI ética
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Conhecimento básico de modelos de aprendizado de máquina
- Familiaridade com o desenvolvimento de IA e frameworks
- Interesse em ética da IA e transparência
Público-alvo
- Éticos da IA
- Desenvolvedores de IA
- Cientistas de dados
14 Horas