Dados enviesados

Entender se os dados contêm vieses ajuda a identificar sua usabilidade para uma solução de IA. Isso também ajuda a manter a responsabilidade pela forma como você desenvolve uma solução de IA. Por fim, se os dados atuais forem enviesados, você deverá adquirir dados mais representativos para chegar a uma IA robusta, precisa e responsável.

Qual é o desafio quando os dados são enviesados?

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Saiba o que é IA, como ela evoluiu e por que é diferente de outras soluções de dados que não envolvem IA. Neste capítulo, você começará a criar uma estrutura para implementar a IA em sua empresa, incluindo os principais elementos de uma estratégia de IA, as fases de implementação e o projeto técnico básico. Por fim, você aprenderá sobre a importância da governança de IA responsável durante todo o processo.

Exercise 1: Visão geral da IA Exercise 2: Você conhece a IA?Exercise 3: As fases de uma solução de IA Exercise 4: Panorama geral: como a IA funciona?Exercise 5: Você ainda conhece a IA?Exercise 6: IA generativa x Outras IAs Exercise 7: Componentes de uma solução de IA Exercise 8: IA responsável Exercise 9: Por que a IA responsável é importante?Exercise 10: Princípios comuns da IA responsável Exercise 11: Avaliação de riscos de uma nova solução de IA

Agora você sabe o que é IA e como pensar nela de forma responsável. É hora de você ter uma noção melhor de seus benefícios, limitações e casos de uso nos negócios. Neste capítulo, você fará exatamente isso! Você entenderá o valor que a IA pode trazer para uma organização, bem como as áreas em que ela é insuficiente. Você verá alguns casos de uso geral em diferentes departamentos de uma empresa. Por fim, você aprenderá sobre os princípios para escolher um ótimo caso de uso para uma solução de IA.

Exercise 1: Os benefícios da IA para uma empresa Exercise 2: Pilares do valor da IA Exercise 3: Valor comercial ou algo desejável?Exercise 4: Limitações da IA Exercise 5: Identifique as limitações da IA Exercise 6: Limitação ou benefício?Exercise 7: Abordagem com intervenção humana (human-in-the-loop)Exercise 8: Casos de uso da IA Exercise 9: Casos comuns de uso comercial Exercise 10: Vantagem da IA em uma situação Exercise 11: Identifique um caso de uso da IA Exercise 12: Princípios de um bom caso de uso Exercise 13: Classifique casos de uso Exercise 14: Desmembramento de uma tarefa

Com os casos de uso em mente, é hora de criar uma prova de conceito! Este é um pequeno projeto que vai determinar a viabilidade e estimar o valor comercial adicional se for totalmente implementado. Neste capítulo, você conhecerá as fases de uma POC, o que as torna bem-sucedidas e os componentes importantes a serem considerados em relação à infraestrutura técnica e aos dados. Por fim, você aprenderá sobre os tipos de funções necessárias para a equipe de projeto da POC.

Exercise 1: Primeiros passos com a POC Exercise 2: Fases de uma POC Exercise 3: O que torna uma POC bem-sucedida?Exercise 4: Perguntas para esclarecer os objetivos Exercise 5: Dados Exercise 6: Importância dos dados Exercise 7: Definição de perfis e avaliação dos dados Exercise 8: Dados enviesados

Exercício atual

Exercise 9: Infraestrutura Exercise 10: Perguntas sobre a infraestrutura da POC Exercise 11: O ambiente de desenvolvimento de IA Exercise 12: Comprar ou desenvolver?Exercise 13: Formação da equipe do projeto Exercise 14: Tipos de funções Exercise 15: Responsabilidades

No último capítulo do curso, você aprenderá as etapas finais da implementação de uma solução de IA – avaliação da POC, escalabilidade e alinhamento da cultura e das habilidades. Você entenderá as áreas em que uma POC pode ser avaliada, além de bons indicadores para dar andamento ao aumento da escala da solução. Você examinará os principais componentes nos quais se concentrar para a expansão visando a uma implementação completa, incluindo os requisitos de cultura e capacitação do pessoal da empresa.

Exercise 1: Medição da POC Exercise 2: O que torna uma POC bem-sucedida?Exercise 3: Classificação de métricas em uma situação envolvendo comércio eletrônico Exercise 4: Avaliação da POC Exercise 5: Componentes para escalabilidade Exercise 6: Equilíbrio entre valor e viabilidade Exercise 7: Tome uma decisão sobre a escalabilidade Exercise 8: Considerações para implementação completa Exercise 9: Áreas de atenção para uma implementação completa Exercise 10: Monitoramento e desvio do modelo Exercise 11: DevOps, MLOps ou conformidade?Exercise 12: Adoção e capacitação Exercise 13: Razões para a falta de benefícios financeiros Exercise 14: Resistência à IA Exercise 15: Benefícios para o gerenciamento de mudanças, a cultura e a capacitação Exercise 16: Conclusão