CD505 — Inteligência Artificial Responsável
Ementa, programa e bibliografia da disciplina CD505.
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Ementa
Fundamentos de inteligência artificial ética e responsável: transparência, justiça, segurança e impacto social. Vieses em modelos de IA: causas, métricas de equidade e estratégias de mitigação. Explicabilidade: necessidade, categorias de métodos, técnicas agnósticas ao modelo e técnicas específicas por tipo de modelo. Visualização e comunicação de explicações para diferentes públicos. Equilíbrios entre desempenho, interpretabilidade e equidade. Aspectos regulatórios e princípios éticos para o desenvolvimento de sistemas de IA confiáveis.
Programa
1. Introdução à Inteligência Responsável
- Conceitos de IA ética e responsável
- Transparência, segurança e impacto social
2. Vieses e Equidade em IA
- Tipos e causas de vieses
- Métricas de equidade
- Estratégias de mitigação
3. Explicabilidade em IA
- Motivação e importância da explicabilidade
- Métodos agnósticos ao modelo
- Métodos específicos para modelos
4. Visualização e Comunicação
- Visualização de explicações
- Comunicação para públicos técnicos e não técnicos
5. Desempenho, Interpretabilidade e Equidade
- Trade-offs em sistemas de IA
- Avaliação de modelos responsáveis
6. Aspectos Éticos e Regulatórios
- Princípios éticos em IA
- Regulação e governança
- Desenvolvimento de sistemas confiáveis
7. Estudos de Caso e Aplicações
- Análise de casos reais
- Ferramentas práticas para IA responsável
- Avaliação de impactos sociais
Referências
- VARSHNEY, Kush R. Trustworthy Machine Learning. [S. l.]: Independent Publisher, 2022.