Marcos de Freitas Ju...
Cientista de Dados e Mestre em Sistemas de Informação pela Universidade de São Paulo (USP), com grad...
Inteligência Artificial
Governança no ciclo de vida de IA: monitorando modelos e supervisionando sistemas
8hCarga horária
48Atividades
237Estudantes
9,4Avaliação média
01Certificado
O que você vai aprender
- Entenda como diferentes sistemas de IA impactam as estratégias de governança ao longo do ciclo de vida.
- Aplique práticas de governança desde o planejamento até o monitoramento contínuo de modelos.
- Defina e utilize métricas de desempenho, incluindo análise com matriz de confusão.
- Avalie modelos considerando não apenas performance, mas também justiça e impacto.
- Estruture documentação com Model Cards e System Cards para garantir transparência.
- Organize catálogos de IA para centralizar informações e apoiar decisões de governança.
Público alvo
Profissionais de IA, dados, TI, governança e compliance, além de gestores que desejam implantar, auditar ou consolidar políticas de governança de IA em suas organizações.
Ementa
- Você começará entendendo como diferentes formas de adoção de IA impactam a distribuição de responsabilidades e as práticas de governança, diferenciando modelos e sistemas de IA e analisando os principais agentes envolvidos nesse processo.
- Em seguida, vai explorar como aplicar governança em cada etapa do ciclo de vida, incluindo planejamento, desenvolvimento, validação, implantação e monitoramento contínuo, considerando também o uso de soluções de terceiros e a necessidade de avaliação de fornecedores.
- O curso avança para a operacionalização da governança, abordando o uso de métricas de desempenho e justiça, análise de resultados com ferramentas como matriz de confusão, além da importância da documentação estruturada com Model Cards e System Cards e da criação de catálogos institucionais de IA.
- Você também vai trabalhar com conceitos práticos de explicabilidade e supervisão humana, entendendo como integrar esses elementos na operação de sistemas de IA e como preparar equipes por meio da literacia em IA.
- Por fim, serão discutidos os desafios específicos dos modelos generativos, incluindo limitações, riscos como alucinações e estratégias de mitigação, além de práticas de alinhamento e uso responsável.
- Ao final, você será capaz de estruturar e aplicar práticas de governança de IA de forma contínua, garantindo maior confiabilidade, transparência e controle em sistemas inteligentes.
Certificado reconhecido pelas maiores
empresas do Brasil e do mundo.
Aprenda com
quem está
construindo
o mercado
Marcos de Freitas Junior
Cientista de Dados e Mestre em Sistemas de Informação pela Universidade de São Paulo (USP), com grad...
Inteligência Artificial
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