Ética, Direito e Inteligência Artificial
Tipos de Ataques Diretos e Indiretos
Ética, Direito e Inteligência Artificial
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Module 0: Introdução a Ética e o Sistema Legal
Visão Geral do Curso
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Módulo 1: Ataques e Riscos em Modelos de ML
Introdução aos Ataques em Modelos de ML
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Tipos de Ataques Diretos e Indiretos
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Impactos das Quebras de Privacidade
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Exemplos de Perdas Organizacionais
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Medidas de Proteção Contra Ataques
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Módulo 2: Metodologias e Estruturas de Avaliação de Risco
The Emergence of Risk-Averse Methodologies and Frameworks
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Módulo 3: Regulamentações e Políticas de IA Confiável
Regulations and Policies Surrounding Trustworthy AI
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Módulo 4: Gestão da Privacidade em Big Data e Pipelines de Modelos
Privacy Management in Big Data and Model Design Pipelines
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Módulo 5: Pipeline de ML, Avaliação de Modelos e Gestão da Incerteza
ML Pipeline, Model Evaluation, and Handling Uncertainty
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Módulo 6: Ajuste de Hiperparâmetros, MLOps e AutoML
Hyperparameter Tuning, MLOps, and AutoML
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Módulo 7: Noções de Justiça e Geração de Dados Justos
Fairness Notions and Fair Data Generation
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Módulo 8: Justiça na Otimização de Modelos
Fairness in Model Optimization
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Módulo 9: Explicabilidade de Modelos
Model Explainability
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Módulo 10: Ética e Governança de Modelos
Ethics and Model Governance
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Módulo 11: Ética da Adaptabilidade dos Modelos
The Ethics of Model Adaptability
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Módulo 12: Construindo Plataformas de IA Sustentáveis
Building Sustainable Enterprise-Grade AI Platforms
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Módulo 13: Gestão Sustentável do Ciclo de Vida do Modelo e Armazenamento de Recursos
Sustainable Model Life Cycle Management, Feature Stores, and Model Calibration
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Módulo 14: Casos de Uso na Indústria
Industry-Wide Use Cases
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Lição 1.2
: Tipos de Ataques Diretos e Indiretos