IA Responsável, Segurança e Governança
Fundamentos éticos e de segurança para IA na AWS
Aprenda sobre ética em IA, detecção e mitigação de bias, fairness, transparência, explicabilidade, governança, compliance e segurança de sistemas de IA.
Construa IA ética e segura
28%
Peso no exame
2
Domínios combinados
15+
Questões práticas
100%
Online
Tópicos Abordados
Conteúdo essencial para dominar IA Responsável e Segurança no exame AIF-C01.
Ética em IA
Princípios éticos, responsabilidade social e impacto da IA na sociedade.
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Bias e Fairness
Identificação, medição e mitigação de viés em modelos de ML.
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Transparência e Explicabilidade
Como tornar decisões de IA compreensíveis para humanos.
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Governança de IA
Políticas, processos e controles para gestão de sistemas de IA.
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Segurança e Privacidade
Proteção de dados, acesso seguro e privacidade em sistemas de IA.
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Compliance e Regulamentação
Requisitos legais, GDPR, LGPD e regulamentações específicas de IA.
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O que você vai aprender
Identificar e mitigar bias
Aprenda técnicas para detectar e corrigir viés em dados e modelos.
Implementar governança de IA
Estabeleça políticas e processos para gestão responsável de IA.
Garantir segurança e compliance
Proteja dados e sistemas de IA seguindo melhores práticas.
Usar ferramentas AWS
Conheça SageMaker Clarify, Model Cards e outras ferramentas de IA responsável.
Roteiro de Estudos
Organize seus estudos de IA Responsável de forma eficiente.
Dia 1-2
Princípios de IA Responsável: fairness, transparência e accountability
Dia 3-4
Bias e fairness: tipos de viés, detecção e mitigação
Dia 5-6
Explicabilidade: técnicas SHAP, LIME e interpretação de modelos
Dia 7-8
Ferramentas AWS: SageMaker Clarify, Model Cards, guardrails
Dia 9-10
Segurança e governança + prática com questões
Perguntas Frequentes
Dúvidas comuns sobre IA Responsável e Segurança no exame AIF-C01.
O que é bias em Machine Learning?
Bias (viés) ocorre quando um modelo toma decisões injustas ou discriminatórias, geralmente devido a dados de treinamento não representativos ou variáveis proxy problemáticas.
Quais ferramentas AWS ajudam com IA Responsável?
SageMaker Clarify para detecção de bias, Model Cards para documentação, guardrails no Bedrock e AWS AI Service Cards para transparência dos serviços.
O que é explicabilidade em IA?
É a capacidade de entender e explicar como um modelo chegou a uma determinada decisão. Técnicas como SHAP e LIME ajudam a identificar quais features influenciaram a predição.
Quantas questões destes domínios aparecem no exame?
Aproximadamente 24 questões (28% de 85 questões totais). Domínio 4 (IA Responsável) tem 14% e Domínio 5 (Segurança) tem 14%.
Domine IA Responsável e Segurança
Estes domínios são essenciais para construir sistemas de IA éticos e seguros. Pratique com questões reais.
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