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A definir
Intermediário
Curso gravado com mentoria ao vivo
A certificação EXIN BCS Artificial Intelligence Foundation confirma que você compreende os princípios da Inteligência Artificial (IA), com foco em práticas éticas e sustentáveis, além de conhecer os benefícios e riscos da IA e do aprendizado de máquina. Você aprenderá sobre a história da IA, considerações éticas e legais, facilitadores da IA, uso de dados, aplicação da IA na organização e o impacto futuro da interação humano-máquina. Esta certificação é essencial para navegar no cenário em rápida evolução da IA e transformar sua carreira.
Fernando Fonseca é um renomado especialista em segurança da informação e privacidade de dados, sendo um estudioso de TI desde 1985. Durante a carreira Fernando acumulou dezenas de certificações internacionais, fundou como presidente o capítulo da ISACA em BH, e atuou como CIO, CISO e DPO em diversas empresas. É instrutor oficial de instituições renomadas como IAPP, EXIN, ISACA e CompTIA. Formado em processamento de dados pela FUMEC, possui pós-graduações, uma especialização em Privacy by Design pela Ryerson University, uma de inovação pela Hebrew University of Jerusalem e uma de Cloud e Devops pelo MIT. Além de sua experiência prática, é um educador dedicado, atuando como professor em cursos de graduação e pós-graduação.
Definições de termos-chave da IA
Marcos do Desenvolvimento da IA
Tipos de IA
Impacto da IA na Sociedade
Medidas de sustentabilidade para reduzir o impacto ambiental da IA
Preocupações Éticas na IA, Incluindo Viés e Privacidade
Princípios Orientadores da Ética no Desenvolvimento da IA
Estratégias para Resolver Desafios Éticos em Projetos de IA
Papel da Regulamentação na IA
Processo de Gestão de Riscos na IA
Exemplos Comuns de IA
Papel da Robótica na IA
Aprendizado de Máquina
Conceitos Comuns de Aprendizado de Máquina
Aprendizado Supervisionado e Não Supervisionado
Termos Relacionados a Dados
Qualidade de Dados e sua Importância em IA
Riscos Associados ao Tratamento de Dados em IA e como Minimizá-los
Objetivo e uso de Big Data
Técnicas e Ferramentas de Visualização de Dados
Termos da IA Generativa
Objetivo e uso da IA Generativa, Incluindo Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs)
Utilização de Dados para Treinar a IA no Processo de Aprendizado de Máquina
Oportunidades para a IA na Organização
Conteúdo e Estrutura de um Business Case
Partes Interessadas Relevantes para um Projeto de IA
Abordagens de Gestão de Projeto
Riscos, Custos e Benefícios Associados à Solução Proposta
Atividades Contínuas de Governança ao Implementar IA
Funções e Oportunidades de Carreira Apresentadas pela IA
Uso da IA no Mundo Real
Impacto da IA na Sociedade e o Futuro da IA
Consciência e seu Impacto em IA Ética
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