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Governança da Inteligência Artificial

Autorregulação versus supervisão governamental

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Este exercício faz parte do curso

Governança da Inteligência Artificial

InicianteNível de habilidade

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Descubra o que é governança de IA, como ela é diferente de ética e gestão de riscos e por que é essencial para uma IA responsável. Conheça os principais componentes dos sistemas de governança, as funções e responsabilidades entre as equipes e como incorporar a responsabilidade e a supervisão em todo o ciclo de vida da IA.

Exercise 1: O que é governança de IA?Exercise 2: Definindo a governança da IA na prática Exercise 3: Diferenciando governança de ética Exercise 4: Respondendo às pressões externas da IA Exercise 5: Quem faz o que fala?Exercise 6: Componentes dos sistemas de governança da IA Exercise 7: Incorporando a governança em todo o ciclo de vida da IA Exercise 8: Coordenar funções e responsabilidades Exercise 9: Combine as peças com a finalidade delas Exercise 10: Governança em ação Exercise 11: Funções e responsabilidades de governança Exercise 12: Compartilhando a responsabilidade pela governança da IA Exercise 13: Funções na governança da IA Exercise 14: Trabalhando juntos através de comitês de governança

Mergulhe nas regulamentações globais de IA, incluindo a Lei de IA da UE e os EUA. Ordem Executiva, e aprenda a identificar e gerenciar sistemas de alto risco. Dá uma olhada nas principais ações de governança, como avaliações de conformidade, documentação de modelos e avaliações de impacto, e entenda como a autorregulação e a rastreabilidade criam conformidade, confiança e responsabilidade a longo prazo.

Exercise 1: Principais estruturas regulatórias Exercise 2: Entendendo o alcance regulatório Exercise 3: Elementos essenciais da regulamentação da IA de alto risco Exercise 4: IA de alto risco na área da saúde Exercise 5: Requisitos de governança por risco Exercise 6: Pontuação de crédito: ordem de conformidade Exercise 7: Autorregulação versus supervisão governamental

Exercício atual

Exercise 8: Governança no jogo Exercise 9: Normas voluntárias: correspondem ao quadro Exercise 10: Proativo versus reativo Exercise 11: Governança por setor Exercise 12: Aplicando os requisitos de governança aos sistemas Exercise 13: Risco de contratação Exercise 14: Ações legais necessárias Exercise 15: Classificação de risco Exercise 16: Conformidade com IA na prática Exercise 17: Documentação de governança e rastreabilidade Exercise 18: Cartões modelo Exercise 19: Artefatos de governança Exercise 20: Da formação à rastreabilidade

Aprenda a projetar, incorporar e escalar a governança de IA em cenários reais. Este capítulo fala sobre como alinhar as pessoas envolvidas, integrar o fluxo de trabalho com MLOps, modelos de governança leves e pesados, automação para escalabilidade e estratégias de monitoramento baseadas em KPIs para melhorar e responsabilizar os sistemas de IA.

Exercise 1: Criando uma estratégia de governança de IA Exercise 2: Passos básicos Exercise 3: Definir objetivos de governança Exercise 4: Avaliando se a organização está pronta Exercise 5: Operacionalizando fluxos de trabalho de governança Exercise 6: Governança em fluxos de trabalho de MLOps Exercise 7: Leve versus pesado Exercise 8: Itens da lista de verificação Exercise 9: Governança em grande escala Exercise 10: Expandindo a governança entre equipes Exercise 11: Recursos da plataforma de governança Exercise 12: Por que a automação é importante para crescer Exercise 13: Monitoramento e melhoria contínua Exercise 14: Problemas pós-implantação Exercise 15: Acompanhar as ações de governança Exercise 16: Exemplos de KPIs de governança Exercise 17: Collibra em ação