IA Responsável – Da Ética à Regulação Legal no seu uso

Programa

1 - IA: o que é?

- Definição de Inteligência Artificial - Diferença entre IA, automação e algoritmos tradicionais - Exemplos práticos do dia a dia

2 - Tipos de IA

- IA fraca vs IA forte - IA simbólica vs aprendizagem automática

3 - De onde viemos e onde estamos

4 - Breve evolução histórica da IA

- Origens (anos 50) - Inverno da IA - Boom atual (dados + capacidade computacional) - Situação atual:

5 - IA no setor público e privado

6 - Aplicações na área da segurança e investigação

7 - IA: conceitos básicos

8 - Noções fundamentais:

- Dados, algoritmos e modelos - Treino vs inferência - Machine Learning vs Deep Learning

9 - Conceitos-chave

- Overfitting / underfitting - Viés (bias) - Qualidade dos dados

IA Generativa: conceitos básicos

10 - O que é IA generativa

- Exemplos (texto, imagem, áudio) - Como funciona (explicação simplificada de modelos generativos) - Potencial e riscos: - Criação de conteúdos - Desinformação

Ética e IA

11 - Principais desafios éticos:

- Privacidade - Viés e discriminação - Transparência - Impacto na tomada de decisão - Responsabilidade humana vs automatização

Segurança na/com a IA

12 - Riscos associados

- Uso malicioso (deepfakes, fraude, manipulação) - Ataques a sistemas de IA

13 - Validação da informação

14 - Uso responsável

15 - Controlo de acessos e dados

16 - IA confiável e Regulamentação

17 - Conceito de IA confiável:

- Legal - Ética - Robusta

18 - Princípios:

- Transparência - Supervisão humana - Gestão de risco

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Curso

  /  E-learning  /  IA Responsável – Da Ética à Regulação Legal no seu uso

IA Responsável – Da Ética à Regulação Legal no seu uso

85€
Local:
ONLINE
Data:
17 junho | 14h00 -17h00
Duração
3 Horas

Sobre o curso

A utilização da IA levanta diversos problemas éticos. A entrada em vigor do Regulamento da Inteligência Artificial da União Europeia (AI Act) marca uma nova fase de exigência regulatória, impondo às organizações responsabilidades acrescidas na utilização de sistemas de IA.

Este enquadramento legal reforça a necessidade de governação, transparência e mitigação de riscos, com impacto direto ao nível estratégico e operacional.

Para os órgãos de gestão, torna-se imperativo adquirir competências sólidas nesta matéria, assegurando decisões informadas e conformes com o novo regime jurídico.

Esta formação visa dotar os líderes empresariais do conhecimento essencial para integrar a IA de forma ética, segura e alinhada com as exigências europeias.

Formador
Armando Dias Ramos – Doutor em Direito, Professor Adjunto convidado no ISCAL – IPL, Inspetor Chefe, em desempenho de funções de Coordenador de Investigação Criminal, na Polícia Judiciária.
 

Destinatários

Decisores e Gestores de PMEs: CEOs, Diretores de Operações e Diretores Comerciais que sentem que a equipa está sobrecarregada com tarefas manuais. Líderes de Equipas: Que precisam de aumentar a produtividade sem aumentar a massa salarial. Empresários Visionários: Que procuram um plano prático (e não apenas teórico) para digitalizar o seu negócio com IA.

Programa

1 - IA: o que é?

- Definição de Inteligência Artificial - Diferença entre IA, automação e algoritmos tradicionais - Exemplos práticos do dia a dia

2 - Tipos de IA

- IA fraca vs IA forte - IA simbólica vs aprendizagem automática

3 - De onde viemos e onde estamos

4 - Breve evolução histórica da IA

- Origens (anos 50) - Inverno da IA - Boom atual (dados + capacidade computacional) - Situação atual:

5 - IA no setor público e privado

6 - Aplicações na área da segurança e investigação

7 - IA: conceitos básicos

8 - Noções fundamentais:

- Dados, algoritmos e modelos - Treino vs inferência - Machine Learning vs Deep Learning

9 - Conceitos-chave

- Overfitting / underfitting - Viés (bias) - Qualidade dos dados

IA Generativa: conceitos básicos

10 - O que é IA generativa

- Exemplos (texto, imagem, áudio) - Como funciona (explicação simplificada de modelos generativos) - Potencial e riscos: - Criação de conteúdos - Desinformação

Ética e IA

11 - Principais desafios éticos:

- Privacidade - Viés e discriminação - Transparência - Impacto na tomada de decisão - Responsabilidade humana vs automatização

Segurança na/com a IA

12 - Riscos associados

- Uso malicioso (deepfakes, fraude, manipulação) - Ataques a sistemas de IA

13 - Validação da informação

14 - Uso responsável

15 - Controlo de acessos e dados

16 - IA confiável e Regulamentação

17 - Conceito de IA confiável:

- Legal - Ética - Robusta

18 - Princípios:

- Transparência - Supervisão humana - Gestão de risco

Assinantes VE: 80€ * *Acresce IVA à taxa em vigor
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