Explore os princípios fundamentais e as diretrizes práticas da ISO 24028:2020 sobre Confiabilidade em Inteligência Artificial. Desenvolvido para profissionais que buscam aprimorar sua compreensão das melhores práticas de IA, este curso conciso aprofunda-se nos aspectos críticos da construção e implantação de sistemas de IA confiáveis.

Objetivo do curso
O objetivo deste treinamento sob demanda é fornecer aos participantes uma compreensão abrangente dos fatores que podem impactar a confiabilidade de um sistema de IA e equipá-los com o conhecimento e as habilidades necessárias para garantir e aprimorar a confiança, a transparência e as práticas éticas no desenvolvimento e implantação de IA.

Como me beneficiarei?
Alguns dos principais benefícios de participar deste curso incluem:

1.Compreensão aprofundada da confiabilidade da IA: você obterá uma compreensão abrangente dos princípios e diretrizes fundamentais para a construção de sistemas de IA confiáveis.
2.Mitigação de riscos: você adquirirá habilidades para avaliar e mitigar ameaças e riscos associados à tomada de decisões em IA, reduzindo o potencial de consequências negativas não intencionais e reforçando a confiabilidade dos sistemas de IA.
3.Engajamento do Usuário e das Partes Interessadas: Integrar o feedback do usuário e o engajamento com as partes interessadas torna-se mais eficaz, resultando em soluções de IA que atendem melhor às necessidades e expectativas do usuário.
4.Consciência das medidas de mitigação: Compreender os princípios de controlabilidade e explicabilidade permitirá que você crie modelos e aplicações de IA que forneçam explicações claras para suas decisões, construindo confiança com usuários finais e partes interessadas.
5.Impacto Social Positivo: Construir sistemas de IA confiáveis ​​está alinhado com o objetivo de que as tecnologias de IA beneficiem a sociedade como um todo. Você contribuirá para a criação de soluções de IA que sejam responsáveis, justas e transparentes, promovendo a adoção responsável da IA.

O que eu aprenderei?
Após a conclusão deste curso, você será capaz de:

- Analisar os fatores que afetam a confiabilidade em sistemas de IA e compreender as abordagens existentes para aprimorá-la;
- Avaliar a aplicação de abordagens de confiabilidade em sistemas de IA
compreender vulnerabilidades e ameaças em sistemas de IA que podem comprometer sua confiabilidade;
- Mitigar vulnerabilidades em sistemas de IA e melhorar sua confiabilidade
investigar abordagens para avaliar a confiabilidade e implementar medidas de confiabilidade no projeto de sistemas de IA;
- Compreender as implicações éticas e sociais da IA ​​confiável

A quem se destina?
Gerentes de IA
Gerentes de Governança de Dados
Cientistas de Dados
Analistas de Dados
Engenheiros de Dados
Engenheiros de Aprendizado de Máquina
Arquitetos de IA

O que irei aprender?
A estrutura do curso é uma mistura entre uma aula expositiva tradicional e algumas atividades realizadas pelos participantes, que visam verificar a aprendizagem sobre os diferentes tópicos abordados no curso.

O que irei receber?
Após a conclusão, você receberá um certificado de treinamento do BSI reconhecido internacionalmente.

Pré-requisitos
O curso pressupõe que os participantes conheçam os conceitos básicos de IA.

Mais informações
Benefícios do On-Demand:

Conveniente - Os cursos estão disponíveis 24 horas por dia, 7 dias por semana, e você pode aprender a qualquer hora e em qualquer lugar que lhe seja conveniente – basta uma conexão com a internet.

Ritmo de aprendizagem - Você pode no ritmo que desejar. Você também pode fazer pausas a qualquer momento do curso e continuar de onde parou quando estiver pronto para continuar.

Retenção de informações - Durante o período de acesso, você pode voltar e repetir partes ou todo o curso para atualizar e reforçar o que aprendeu.

Materiais de alta qualidade - Desenvolvido por especialistas renomados no assunto, o conteúdo do curso é detalhado e envolvente, com explicações, atividades e verificações de conhecimento para aprimorar seu aprendizado.

Modules

• Módulo 1: Confiabilidade em sistemas de IA
• Módulo 2: Vulnerabilidades e ameaças
• Módulo 3: Medidas de mitigação e implicações sociais
• Módulo 4: Revisão e resumo