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  • Datas e Horários

    Aula 1: 01/09 (terça) das 18h às 22h
    Aula 2: 02/09 (quarta) das 18h às 22h
    Aula 3: 03/09 (quinta) das 18h às 22h
    Aula 4: 08/09 (terça) das 18h às 22h
    Aula 5: 09/09 (quarta) das 18h às 22h
    Aula 6: 10/09 (quinta) das 18h às 22h

R$ 1699

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Aplicações de Inteligência Artificial tem levantado cada vez mais questionamentos e preocupações acerca de seus usos. A Governança de inteligência artificial vem se tornando um tema cada vez mais debatido, não só em eventos acadêmicos, mas também em fóruns de elaboração de propostas regulatórias, sendo uma das principais agendas da União Europeia para o futuro próximo.

No Brasil, o Ministério da Ciência, Tecnologia, Inovação e Comunicações (MCTIC) promoveu, ao final de 2019, uma consulta pública para a Estratégia Brasileira de Inteligência Artificial.

Nesse cenário, o Curso Inteligência Artificial: Aspectos Práticos e Teóricos de Governança, oferecido pelo Data Privacy Brasil, busca apresentar uma visão sociotécnica de sistemas de inteligência artificial. Ao longo das aulas, os principais conceitos técnicos serão apresentados de forma didática a alunos que não possuam familiaridade com programação.

Além disso, discussões sociológicas e jurídicas ligadas aos impactos sociais da aplicação desses sistemas, intersecções com a matéria de proteção de dados, bem como o cenário regulatório serão trabalhados em detalhes a partir de casos concretos.

 

Aula 01 – 01/09Diogo Cortiz

Introdução Técnica

1. Introdução a conceitos técnicos. 1.1. O que é “inteligência artificial”. 1.2. Aprendizado Supervisionado. Aprendizado por reforço. 1.3. Aprendizado não-supervisionado. 1.4. Shallow Learning (Regressão e Árvore de Decisão) vs Deep Learning (Redes Neurais). 1.5. Aplicações de IA. 1.6. Caso Guia: Alocação de serviço de saúde.

Aula 02 – 02/09Bruno Bioni & Diogo Cortiz 

Introdução Sócio-Jurídica: entendendo a governança de IA

1. Introdução governança e regulação de IA. 1.1. O que nos ensina a regulação das “velhas” tecnologias? 1.2. Princípio da precaução. 1.2. Regulação geral vs Setorial. 1.3. Regulação de risco e baseada em direitos.

2. Leis de proteção de dados são um portal de entrada para a governança de IA?

3. Conceituação e aprofundamento técnico da abordagem de discriminação e Fairness em IA (conjunto de dados e design do modelo).

4. Caso Guia: Sistema de Score de crédito e sua regulamentação: história e tendência

Aula 03 – 03/09Maria Cecília Oliveira Gomes & Diogo Cortiz

Ferramentas de governança I: relatórios de impacto

1. Relatórios de Impacto. 1.1. Conceito e origem.

2. Espécies de relatórios de impacto. 2.1. Relatórios de Impacto em direitos humanos. 2..2. Relatórios de Impacto à Proteção de dados Pessoais.

3. Tipos de métricas em Inteligência Artificial (Acurácia, Precisão e Revocação

4.. Caso Guia: Reconhecimento facial e segurança pública.

Aula 04 – 08/09Renato Leite Monteiro, Pedro Martins e Diogo Cortiz

Ferramentas de governança II: direito à explicação, revisão e outros direitos de contenção ao profiling

1. O que é profiling? 1.1. Perfilhamento individual e de grupos para automatização de decisões.

2. Direito de contenção ao profiling. 2.1. Direito à explicação. 2.2. Direito à revisão.

3. Desafios técnicos de explicação e interpretação dos modelos

4. Aprofundamento dos conceitos sócio-jurídicos de discriminação em sistemas de IA.

5. Caso Guia: Direcionamento de anúncios e discriminação.

Aula 05 – 09/09Bruno Bioni e Diogo Cortiz

Ferramentas de governança III: Responsabilidade por danos causados por IA

1. Teorias da responsabilidade. 1.1. Responsabilidade Subjetiva. 1.2. Responsabilidade Objetiva.

2. Teoria dos danos.

3. Nexo de causalidade.

4. Exemplos: responsabilidade sobre danos decorrentes de aplicação de IA (de discriminação até danos materiais).

4. Status jurídico da Inteligência artificial: Robôs são animais, crianças e/ou empregados?

5. Caso guia: Carros autônomos.

Aula 06 – 10/09Bruno Bioni e Diogo Cortiz

Atividade Prática

@s alun@s serão divididos em grupos para analisar eixos temáticos de 05 (cinco) estratégias nacionais de inteligência artificial. Cada grupo apresentará os seus respectivos pontos fortes e fracos, fazendo as vezes do gestor público encarregado pela estratégia brasileira. Cada apresentação será intercalada por problematização teórica-prática apresentada pelos professores com o objetivo colar as diretrizes amplas e gerais de tais planos a casos concretos.

O Curso se destina a profissionais de ciência de dados, programador@s, engenheir@s de sistemas, bem como advogados e profissionais do sistema de justiça, membros de organizações da sociedade civil, gestor@s públicos e estudantes, pesquisadores e professor@s das áreas de ciências sociais e programação que desejem aprofundar seus conhecimentos técnicos e regulatórios sobre aplicações de inteligência artificial.

 

Carga Horária

Carga horária de 24 horas/aula, divididas em 6 encontros durante o mês de setembro de 2020. Aulas das 18h às 22h.

1 MÉTODO

As aulas expositivas contarão com linguagem acessível, sem “juridiquês” ou “tecniquês”. O curso contará com a intersecção entre uma abordagem acadêmica, para trabalhar e problematizar conceitos, e uma abordagem prática, analisando situações concretas e aplicando os conceitos previamente desenvolvidos.

Ao longo da exposição, os alunos serão chamados para interagir com @ professor@, além dos momentos dedicados à responder dúvidas e questionamentos. Cada aula terá um caso concreto que será usado como guia para as discussões.

Ainda, o curso contará com a utilização de ferramentas de ensino global de participação ativa d@ alun@, por meio problem-based learning, fornecendo fundamentos teóricos e práticos sobre aplicações de inteligência artificial.

Na última aula, @s alun@s serão divididos em grupos para analisar eixos te- máticos de 05 (cinco) estratégias nacionais de inteligência artificial. Cada grupo apresentará os seus respectivos pontos fortes e fracos, fazendo as vezes do gestor público encarregado pela estratégia brasileira Cada apresentação será intercalada por problematização teórica-prática apresentada pelos professores com o objetivo colar as diretrizes amplas e gerais de tais planos a casos concretos.

Ao final do curso, os alunos terão condições de identificar problemas decorrentes da utilização aplicações de inteligência artificial e pensar em soluções para projetos, desde a sua concepção, a partir das melhores práticas.

2 PLATAFORMA

O curso será oferecido em modelo online, utilizando a plataforma Zoom para as aulas, enquanto o EADBox será utilizado para organização do material e emissão de certificados.

3 CASO ESTRUTURANTE DO CURSO

Desenvolvimento de um projeto de estratégia nacional de inteligência artificial a partir de cinco eixos temáticos.

1 GERAL

Capacitar @s alun@s a manejarem conceitos ligados à inteligência artificial, englobando tanto conceitos técnicos quanto seus impactos sociais. Ao final do curso, espera-se que @s alun@s tenham competências para elaboração e/ ou supervisão de sistemas de inteligência artificial, estando capacitados para lidar com desafios éticos e regulatórios, bem como participar da concepção de sistemas, reconhecendo quando esses sistemas terão impactos ético-jurídicos significativos.

2 ESPECÍFICOS

2.1. Introduzir os principais elementos técnicos e conceitos de sistemas de inteligência artificial;

2.2. Demonstrar os impactos éticos e jurídicos de aplicações de sistemas de inteligência artificial;

2.3. Apresentar e problematizar as ideias de viés algorítmico, transparência e discriminação algorítmica;

2.4. Apresentar um panorama do cenário regulatório de sistemas tomadas de decisão automatizada;

2.5. Desenvolver a problemática envolvendo responsabilização por danos decorrentes de aplicações de IA;

2.6. Desenvolvimento de raciocínio crítico e resolução de problemas concretos.

In Company

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