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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

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