Interpretabilidade de modelos de IA e aprendizado de máquina explicáveis

À medida que os sistemas de inteligência artificial se tornam mais complexos, entender seu processo de tomada de decisão é fundamental para segurança, conformidade e confiança.Este curso orienta você através dos princípios fundamentais e técnicas práticas de Explainable AI (XAI), ajudando você a transformar algoritmos opacos em sistemas transparentes em várias arquiteturas. O que você aprenderá: Aprenda a terminologia central e os fundamentos matemáticos da transparência do modelo.Entenda técnicas de atribuição de recursos globais e locais, como SHAP e LIME.Analise modelos visuais e sequenciais, incluindo CNNs, Transformers e LLMs.Avalie sistemas de IA para viés, justiça, segurança e confiabilidade operacional. O material começa com definições essenciais e mecânica de modelos lineares antes de avançar para diagnósticos modernos de redes neurais e conceitos de sondagem de LLM. Projetado para iniciantes em ciência de dados, analistas e desenvolvedores de software, este guia baseado em texto não requer nenhuma experiência prévia em explicabilidade.Comece a ler hoje para criar soluções de IA confiáveis e compreensíveis.