Inteligência Artificial

Governança no ciclo de vida de IA: monitorando modelos e supervisionando sistemas

Name: Curso Governança no ciclo de vida de IA: monitorando modelos e supervisionando sistemas
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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.
Integre explicabilidade e supervisão humana na operação de sistemas inteligentes.
Compreenda os desafios dos modelos generativos e aplique estratégias para mitigar riscos como alucinações.

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.

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Curso atualizado em 28/05/2026

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.

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Marcos de Freitas Ju...

Cientista de Dados e Mestre em Sistemas de Informação pela Universidade de São Paulo (USP), com graduação em Análise e Desenvolvimento de Sistema. Tenho experiência em Engenharia e Métricas de Software e, nos últimos sete anos, atuo na área de Ciência de Dados (Data Science). Além da experiência corporativa, lecionei como professor em cursos de MBA na FIAP. Atualmente, sou responsável pela Equipe de Governança de IA e Dados.

Marcos de Freitas Junior

www.linkedin.com/in/marcosjr1201/

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