Explainable AI: Decisões de engenharia e interpretação de modelos

À medida que os sistemas de inteligência artificial se tornam mais prevalentes, entender como eles chegam às suas decisões é crucial para construir confiança e garantir a implantação ética. Este curso fornece uma compreensão fundamental dos princípios de IA Explicável (XAI) e métodos práticos para interpretar e projetar modelos de aprendizado de máquina mais transparentes. O que você vai aprender: * Entenda os conceitos e terminologia principais da IA Explicável (XAI). * Aplique técnicas como LIME e SHAP para interpretar as previsões de modelos individuais. * Avaliar a importância da característica e entender o comportamento do modelo global. * Identificar e mitigar possíveis vieses em modelos de IA através de técnicas de explicabilidade. * Pratique interpretar explicações para vários algoritmos de aprendizado de máquina. * Construir sistemas de IA mais confiáveis e transparentes desde o início. O curso começa com os conceitos fundamentais de interpretabilidade de IA, depois avança para métodos práticos para explicar comportamentos de modelos locais e globais e conclui com considerações para a construção de sistemas de IA éticos. Este curso é projetado para iniciantes absolutos sem experiência prévia em IA explicável ou conceitos avançados de aprendizado de máquina. Comece sua jornada para construir sistemas de IA mais transparentes e confiáveis hoje.