Visão Geral

Curso Artificial Intelligence Governance Professional. Este curso especializado, o Artificial Intelligence Governance Professional (AIGP), é meticulosamente desenhado para líderes de negócios, diretores de tecnologia, gerentes de produto, advogados, profissionais de compliance, especialistas em risco, e qualquer profissional que busca dominar os princípios, frameworks e práticas de governança de Inteligência Artificial. À medida que a IA se integra cada vez mais às operações empresariais e sociais, a necessidade de garantir seu uso ético, responsável, seguro e em conformidade com regulamentações torna-se crítica. Do ponto de vista técnico-conceitual, você mergulhará nas complexidades da IA (Machine Learning, Deep Learning, Processamento de Linguagem Natural) sob a ótica da governança. Abordaremos tópicos como viés e justiça algorítmica, privacidade de dados em sistemas de IA, transparência e explicabilidade (XAI), responsabilidade, segurança de IA e conformidade com leis emergentes (GDPR, LGPD, AI Act da União Europeia). O curso será intensamente prático e baseado em estudos de caso, com discussões aprofundadas sobre dilemas éticos reais e a aplicação de frameworks de governança para mitigar riscos e promover a inovação responsável.

Curso Artificial Intelligence Governance Professional, a governança de IA não é apenas uma exigência regulatória, mas um diferencial competitivo e uma necessidade estratégica para qualquer organização que alavanca a inteligência artificial. Empresas que implementam uma IA responsável constroem confiança com seus clientes, parceiros e reguladores, mitigam riscos legais e de reputação, e garantem a sustentabilidade a longo prazo de suas inovações em IA. Profissionais com a certificação ou expertise em AIGP são altamente valorizados e cruciais no mercado, pois são capazes de navegar no complexo cenário da IA, projetar políticas robustas e liderar iniciativas de IA ética e responsável. Dominar a governança de IA significa ser um guardião da inovação, assegurando que o poder da IA seja usado para o bem, minimizando os impactos negativos e maximizando os benefícios

Objetivo

Após Realizar este Curso Artificial Intelligence Governance Professional Você Será Capaz de:

• Entenda os elementos básicos da IA ​​e do ML
• Entenda as diferenças entre os tipos de sistemas de IA
• Entenda a pilha de tecnologia de IA
• Entenda a história da IA ​​e a evolução da ciência de dados
• Compreender os principais riscos e danos representados pelos sistemas de IA
• Entenda as características de sistemas de IA confiáveis
• Compreender as semelhanças e diferenças entre as orientações éticas existentes e emergentes sobre IA
• Entenda as leis existentes que interagem com o uso da IA
• Compreendendo as principais intersecções do RGPD
• Compreendendo a reforma da responsabilidade civil
• Compreender os requisitos da Lei da IA ​​da UE
• Entenda outras leis globais emergentes
• Compreender as semelhanças e diferenças entre as principais estruturas e padrões de gerenciamento de riscos
• Entenda as principais etapas da fase de planejamento do sistema de IA
• Entenda as principais etapas da fase de projeto do sistema de IA
• Entenda as principais etapas da fase de desenvolvimento do sistema de IA
• Entenda as principais etapas da fase de implementação do sistema de IA
• Garantir a interoperabilidade da gestão de risco da IA ​​com outras estratégias de risco operacional
• Integrar os princípios de governança da IA ​​na empresa
• Estabelecer uma infraestrutura de governança de IA
• Mapear, planejar e dimensionar o projeto de IA
• Teste e valide o sistema de IA durante o desenvolvimento
• Gerenciar e monitorar sistemas de IA após a implantação
• Conscientização sobre questões legais
• Conscientização das preocupações dos usuários
• Conscientização sobre questões de auditoria e responsabilização de IA

Publico Alvo

• AI Compliance
• Risk Management
• Legal and Governance
• Data Scientists
• AI Project Managers
• Model Operations teams
• Social Scientists
• Trust professionals

Pre-Requisitos

• Não há pré-requisitos para participar deste curso acelerado.

Materiais

Conteúdo Programatico

Módulo 1: Fundamentos da Governança de IA (5 horas)

1.1. O que é Inteligência Artificial e seus Desafios Éticos:

1. Revisão dos tipos de IA (ML, DL, NLP, Visão Computacional).
2. Riscos e impactos sociais da IA (viés, privacidade, autonomia, segurança).
3. A ascensão da IA Responsável e o imperativo da governança.

1.2. Definição e Escopo da Governança de IA:

1. Governança de IA vs. Gestão de IA vs. Regulamentação de IA.
2. Pilares da governança de IA: Ética, Transparência, Responsabilidade, Segurança, Privacidade.
3. Hands-on/Discussão: Análise de notícias recentes sobre falhas éticas em IA e suas causas.

1.3. Frameworks e Princípios Globais de Governança de IA:

1. Princípios da OCDE, UNESCO, NIST AI Risk Management Framework.
2. Outros padrões e iniciativas globais (ex: Partnership on AI).
3. Hands-on/Discussão: Comparar e contrastar diferentes conjuntos de princípios éticos de IA.

1.4. Papéis e Responsabilidades em Governança de IA:

1. O Comitê de Ética em IA, Data Ethicist, AI Governance Officer.
2. Integração da governança no ciclo de vida de desenvolvimento da IA (MLOps).
3. Prática: Discutir a importância da governança de IA e seu papel em diferentes setores, com base em exemplos do mundo real.

Módulo 2: Ética, Viés e Justiça em IA (6 horas)

2.1. Ética em IA: Conceitos e Dilemas:

1. Justiça, equidade, autonomia, não-maleficência, beneficiência.
2. Dilemas éticos em IA (ex: carros autônomos, reconhecimento facial).

2.2. Viés Algorítmico e Discriminação:

1. Tipos de viés (de dados, de seleção, de modelagem, de avaliação).
2. Impacto do viés em diferentes domínios (recrutamento, crédito, saúde, justiça criminal).
3. Hands-on/Estudo de Caso: Análise de casos famosos de viés algorítmico e suas consequências.

2.3. Métricas de Justiça e Fair AI:

1. Conceitos de igualdade demográfica, odds igualadas, calibração.
2. Ferramentas para detecção e mitigação de viés (ex: Fairlearn, AI Fairness 360).
3. Hands-on/Discussão: Debate sobre as limitações e escolhas na implementação da "justiça" algorítmica.

2.4. Avaliação de Impacto Ético da IA (AI Ethics Impact Assessment):

1. Metodologias e componentes de uma avaliação.
2. Identificação e documentação de riscos éticos.
3. Hands-on/Exercício: Realizar uma avaliação de impacto ético simplificada para um cenário de IA.
4. Prática: Analisar profundamente o conceito de viés e justiça em IA, explorando exemplos práticos e discutindo estratégias para mitigá-lo.

Módulo 3: Transparência, Explicabilidade e Privacidade em IA (6 horas)

3.1. Transparência e Explicabilidade da IA (XAI):

1. Por que a XAI é importante (confiança, auditoria, conformidade).
2. Modelos "caixa-branca" vs. "caixa-preta".
3. Técnicas de explicabilidade (LIME, SHAP, Permutation Importance).
4. Hands-on/Discussão: Debater a "necessidade" de explicabilidade em diferentes contextos e as ferramentas disponíveis.

3.2. Responsabilidade e Auditabilidade da IA:

1. Quem é responsável quando a IA falha?
2. Rastreabilidade de decisões algorítmicas.
3. Auditorias de modelos de IA.

3.3. Privacidade de Dados em Sistemas de IA:

1. Desafios de privacidade (data poisoning, ataques de inferência).
2. Técnicas de preservação da privacidade (Privacidade Diferencial, Criptografia Homomórfica).
3. Anonimização e pseudoanonimização de dados.
4. Hands-on/Discussão: Avaliar riscos de privacidade em projetos de IA e propor soluções.

3.4. Governança de Dados para IA Responsável:

1. Qualidade de dados, linhagem de dados, metadados.
2. Consentimento e uso de dados para treinamento de modelos.
3. Hands-on/Estudo de Caso: Analisar um cenário de uso de dados para IA sob a ótica da privacidade e governança de dados.
4. Prática: Entender a importância da explicabilidade e privacidade na IA, explorando ferramentas e técnicas para implementá-las.

Módulo 4: Regulamentação, Segurança e Implementação da Governança de IA (7 horas)

4.1. Panorama Regulatório Global da IA:

1. AI Act da União Europeia: Visão aprofundada (classificação de riscos, obrigações).
2. Regulamentações nos EUA (NIST, discussões no Congresso).
3. Leis de privacidade (GDPR, LGPD, CCPA) e suas implicações para a IA.
4. Hands-on/Estudo de Caso: Analisar como o AI Act da UE impactaria um caso de uso específico de IA.

4.2. Segurança de Sistemas de IA (AI Security):

1. Ataques adversariais (evasão, envenenamento, extração de modelo).
2. Proteção de modelos e dados de treinamento.
3. DevSecOps para IA (MLSecOps).
4. Hands-on/Discussão: Debater estratégias para proteger modelos de IA contra ataques.

4.3. Implementando um Programa de Governança de IA:

1. Criação de políticas e diretrizes internas de IA.
2. Comitês e estruturas de governança.
3. Ferramentas e tecnologias para governança de IA.
4. Hands-on/Exercício: Desenvolver um plano de ação para implementar um pilar de governança de IA em uma organização.

4.4. Auditoria, Monitoramento e Conformidade Contínua:

1. Métodos de auditoria de sistemas de IA.
2. Monitoramento de desempenho e viés ao longo do tempo.
3. Gestão de riscos e resposta a incidentes de IA.

4.5. Construindo uma Cultura de IA Responsável:

1. Treinamento e conscientização da equipe.
2. Comunicação com partes interessadas.
3. O papel da liderança na promoção da IA responsável.
4. Prática: Desenvolver uma compreensão prática de como as regulamentações afetam a IA, implementar medidas de segurança e construir um programa de governança eficaz.