Práticas de IA responsável (Português) | Responsible Artificial Intelligence Practices (Portuguese)

Práticas de IA responsável (Português) | Responsible Artificial Intelligence Practices (Portuguese)

AWS LIS-AWSII-10398

Kostenlos

Neste curso, você verá práticas responsáveis de IA. Primeiro, você aprenderá o que é a IA responsável. Você aprenderá a defini-la, entender os desafios que ela busca superar e explorar suas principais dimensões.

Em seguida, você se aprofundará em diversos tópicos relacionados ao desenvolvimento de sistemas de IA responsável. Você conhecerá os serviços e as ferramentas que a AWS oferece para ajudar você com a IA responsável. Você também aprenderá sobre as considerações de IA responsável na seleção de um modelo e no preparo de dados para seus sistemas de IA. 

Por fim, você verá modelos transparentes e explicáveis. Você obterá uma compreensão sólida do que significa um modelo transparente e explicável. Também explorará as vantagens e desvantagens dos modelos transparentes e os princípios do design centrado na pessoa para uma IA explicável.

Wer teilnehmen sollte

Este curso se destina a:

  • Pessoas interessadas em machine learning e inteligência artificial, independentemente de uma função na empresa

Kursvoraussetzungen

As práticas responsáveis de IA fazem parte de uma série que fornece uma base sobre inteligência artificial, machine learning e IA generativa. Recomendamos que você conclua os dois cursos a seguir, se ainda não tiver feito isso:

  • Fundamentos de machine learning e inteligência artificial
  • Descrição dos casos de uso e das aplicações da inteligência artificial

Was du lernen wirst

Neste curso, você aprenderá a:

  • Descrever a IA responsável
  • Explicar vieses em modelos de IA
  • Identificar o risco da IA generativa 
  • Identificar as principais dimensões da IA responsável
  • Descrever os serviços e as ferramentas que a AWS oferece para uma IA responsável
  • Explicar as práticas responsáveis na escolha de um modelo
  • Descrever as características responsáveis dos conjuntos de dados responsáveis
  • Descrever modelos transparentes e explicáveis
  • Identificar as vantagens e desvantagens responsáveis dos modelos de IA
  • Explicar os princípios do design centrado na pessoa
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