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Programa do Curso
Introdução à IA explicável
- O que é a IA explicável (XAI)?
- Importância da transparência nos modelos de IA
- Principais desafios na interpretabilidade da IA
Técnicas básicas de XAI
- Métodos agnósticos de modelos: LIME, SHAP
- Métodos de explicabilidade específicos dos modelos
- Explicação das decisões tomadas por modelos de caixa negra
Utilização prática de ferramentas XAI
- Introdução às bibliotecas XAI de código aberto
- Implementação de XAI em modelos simples de aprendizagem automática
- Visualização de explicações e comportamento do modelo
Desafios da explicabilidade
- Precisão vs. compromisso de interpretabilidade
- Limitações dos actuais métodos XAI
- Lidar com enviesamentos e equidade em modelos explicáveis
Considerações éticas sobre a XAI
- Compreender as implicações éticas da transparência da IA
- Equilíbrio entre explicabilidade e desempenho do modelo
- Preocupações com a privacidade e a proteção de dados na XAI
Aplicações da XAI no mundo real
- XAI nos cuidados de saúde, finanças e aplicação da lei
- Requisitos regulamentares para a explicabilidade
- Criar confiança nos sistemas de IA através da transparência
Conceitos avançados de XAI
- Explorar explicações contrafactuais
- Explicar as redes neuronais e os modelos de aprendizagem profunda
- Interpretar sistemas de IA complexos
Tendências futuras da IA explicável
- Técnicas emergentes na investigação sobre XAI
- Desafios e oportunidades para a futura transparência da IA
- Impacto da XAI no desenvolvimento responsável da IA
Resumo e próximas etapas
Requisitos
- Conhecimento básico dos conceitos de aprendizagem automática
- Familiaridade com a programação Python
Público
- Iniciantes em IA
- Entusiastas da ciência de dados
14 Horas
