Trilhas de aprendizado para Profissionais técnicos

Viabilizadores estratégicos para IA

Esta trilha de aprendizado para iniciantes equipa líderes técnicos com competências básicas para adoção bem-sucedida de IA Gen, com foco em casos de uso comerciais estratégicos, governança de dados, gestão de risco, prática de IA responsável e gerenciamento de alucinações. Os alunos exploram tomada de decisão baseada em IA, fases do ciclo de vida do projeto, desafios de segurança e privacidade, considerações éticas, estruturas regulatórias e técnicas práticas para minimizar alucinações e vieses de modelos.

Habilidades:

Identificação e priorização de caso de uso de IA Gen

Tomada de decisão comercial baseada em IA

Governança e conformidade de dados

Gestão de risco e segurança de IA

Práticas de IA ética e responsável

Detecção e mitigação de alucinações

Engenharia de prompt e ajuste de detalhes

Conscientização regulamentar e de políticas

Transparência e explicabilidade em IA

Objetivos de aprendizado:

  • Identificar e priorizar casos de uso de IA Gen alinhados aos objetivos comerciais, e avaliar seu impacto na estratégia organizacional.
  • Aplicar as práticas recomendadas em governança de dados, segurança e privacidade para garantir implementações de IA Gen conformes e robustas.
  • Avaliar e mitigar riscos associados à IA generativa, incluindo vazamento de dados, injeção de prompt, viés do modelo e alucinações.
  • Implementar princípios de IA responsável, integrando estruturas éticas, transparência, explicabilidade e conformidade regulatória em projetos de IA.
  • Desenvolver e implantar estratégias para gerenciar e reduzir alucinações em modelos generativos usando engenharia de prompt, RAG e técnicas de ajuste de detalhes.

Público-alvo:

Esta trilha foi criada para líderes de tecnologia, tomadores de decisões comerciais e profissionais responsáveis por orientar a estratégia de IA e governança em suas organizações. Ela é ideal para pessoas que querem entender os viabilizadores, riscos e considerações éticas da adoção de IA Gen, bem como abordagens práticas para implementação responsável e segura de IA.

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