Curso Inteligência Artificial: aspectos práticos e teóricos de governança

  • Apresentação
    • Boas-vindas!
    • Programa do Curso
    • Materiais Extra (Compartilhados ao longo do curso)
  • Aula 01 - Introdução Técnica
    • Inteligência Artificial em perspectiva
    • Leitura Complementar - Alan Turing - Computing Machinery and Inteligence
    • Slides Aula 01
  • Aula 02 - Introdução Sociojurídica
    • O Princípio da Precaução para a Regulação da Inteligência Artificial: Seriam as Leis de Proteção de Dados seu Portal de Entrada?
    • Artificial Intelligence Policy: A Primer and Roadmap
    • Leitura Complementar - Regulating AI and Machine Learning: Setting the Regulatory Agenda
    • Slides Aula 02
  • Aula 03 - Relatórios de Impacto
    • Relatório de impacto à proteção de dados: Uma breve análise da sua definição e papel na LGPD
    • Entre o Metodo e a Complexidade - Maria Cecilia Oliveira Gomes
    • Leitura Complementar - Enhancing Compliance under the General Data Protection Regulation: The Risky Upshot of the Accountability and Risk-based Approach
  • Aula 04 - Profiling e Direitos de Contenção
    • Perfilização, Discriminação e Direitos: do Código de Defesa do Consumidor à Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais
    • Existe um direito à explicação na Lei Geral de Proteção de Dados do Brasil?
    • Leitura Complementar - Some Caveats on Profiling
  • Aula 05 - Responsabilidade Civil em IA
    • Danos Envolvendo Veículos Autônomos e a Responsabilidade Civil do Fornecedor
    • The Liability Problem for Autonomous Artificial Agents
    • Leitura Complementar - Why The Moral Machine Is a Monster
  • Aula 06 - Atividade Final: Estratégia Nacional de IA
    • Dossiê - Estratégias Nacionais de IA
    • Material de Apoio (Compilado)
  • Formulário de Feedback
    • Pesquisa de Satisfação

Descrição do curso

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.

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.


DATAS

Seis aulas com transmissão ao vivo

01/09 (terça-feira) das 18h às 22h | 02/09 (quarta-feira) das 18h às 22h | 03/09 (quinta-feira) das 18h às 22h | 08/09 (terça-feira) das 18h às 22h | 09/09 (quarta-feira) das 18h às 22h | 10/09 (quinta-feira) das 18h às 22h


PAGAMENTO

Em até 12x no cartão

POLÍTICA DE DESCONTO

10% off para pagamento à vista no boleto bancário | 15% off para graduandos | 20% off para alumni

Categoria: Cursos

Informações gerais

Conteúdo
  • Aula 01 - Introdução Técnica
  • 1. Introdução a conceitos técnicos. 1.1. O que é “inteligência artificial”. 1.2. Aprendizado Supervisiona- do. 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 - 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. 1.3. Regulação geral vs Setorial. 1.4. 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 - Ferramentas de Governança I: relatórios de impacto
  • 1. Relatórios de Impacto.1.1. Conceito e origem.
  • 2. Espécies de relatórios de impacto. 2.1. Relatório de Impacto com abordagem 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 - Ferramentas de Governança I: 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 - Ferramentas de Governança III: responsabilidades 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 de- correntes de aplicação de IA (de discriminação até danos materiais).
  • 5. Status jurídico da Inteligência artificial: Robôs são animais, crianças e/ou empregados?
  • Aula 06 - Atividade Prática
  • @s alun@s serão divididos em grupos para analisar eixos temáticos de 05 (cinco) estratégias nacionais de inteligência artificial. Cada grupo apre- sentará 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.
Objetivo

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 de- correntes de aplicações de IA;

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

Público-alvo

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.

Metodologia

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 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.

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.

Certificado

Emissão de certificado com as assinaturas dos professores e fundadores Bruno Bioni e Renato Leite Monteiro.

Professores

Bruno Bioni:

Doutorando em Direito Comercial e Mestre em Direito Civil na Faculdade de Direito da Universidade de São Paulo. Foi study visitor do Departamento de Proteção de Dados Pessoais do European Data Protection Board/EDPB e do Conselho da Europa, pesquisador visitante no Centro de Pesquisa de Direito, Tecnologia e Sociedade da Faculdade de Direito da Universidade de Ottawa. É autor do livro Proteção de Dados Pessoais: a função e os limites do Consentimento. É membro da Rede Latino-Americana de Estudos sobre Vigilância, Tecnologia e Sociedade/LAVITS, e também da International Association of Privacy Professionals – IAPP, com Certificação CIPP/E Fundador e Professor do Data Privacy Brasil.


Diogo Cortiz:

Diogo Cortiz é professor da PUC-SP e pesquisador no Ceweb.br/NIC. br. Doutor em Tecnologias da Inteligência e Design Digital pela PUC-SP, com PhD Fellowship pela Université Paris 1 – Sorbonne. MBA em Economia Internacional pela Universidade de São Paulo (USP). Realizou estágio pós-doutoral no laboratório de inteligência artificial da Universidade de Salamanca (Espanha) e foi pesquisador visitante na Queen Mary University of London (Reino Unido).


Renato Leite Monteiro:

Doutorando em Filosofia do Direito pela Universidade de São Paulo - USP. LL.M. em Direito e Tecnologia pela New York University – NYU e pela National University of Singapore - NUS. Mestre em Direito Constitucional pela UFC. Foi study visitor e consultor do Departamento de Proteção de Dados Pessoais do Conselho da Europa. Participou e colaborou ativamente das discussões e redação da Lei Geral de Proteção de Dados do Brasil (LGPD). Chair no Brasil da International Association of Privacy Professionals – IAPP, maior associação mundial de profissionais de privacidade, com Certificação CIPP/E, CIPM e FIP. Fundador e Professor do Data Privacy Brasil.


Maria Cecília Oliveira Gomes:

Mestranda em Filosofia do Direito na Universidade de São Paulo (USP). Foi visiting researcher do European Data Protection Supervisor (EDPS). Advogada especializada privacidade e proteção de dados pessoais. É pesquisadora e líder de projeto de proteção de dados no Centro de Ensino e Pesquisa em Inovação, da Escola de Direito de São Paulo da Fundação Getúlio Vargas (FGV Direito SP). É pós-graduada em Propriedade Intelectual e Novos Negócios pela FGV Direito SP. E alumni do European Data Protection Law da Vrije Universiteit Brussel.


Pedro Martins:

Pedro Martins é Bacharel e Mestrando em Direito pela Universidade Federal de Minas Gerais, onde desenvolve pesquisa na área de proteção de dados pessoais e profiling. Analista Acadêmico do Data Privacy Brasil,

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