Aprende a auditar sistemas de IA, modelos generativos e agentes autónomos segundo o AI Act, RGPD e frameworks internacionais.
A adoção de Inteligência Artificial está a crescer rapidamente nas organizações. Com essa expansão surge uma exigência crítica: garantir que os sistemas de IA são seguros, éticos, transparentes e conformes com a regulamentação europeia.
Neste curso Auditor de AI, aprendes a avaliar, validar e auditar modelos generativos, modelos de decisão, agentes autónomos e automações inteligentes. Desenvolves competências para identificar riscos, aplicar controlos, validar conformidade legal e produzir documentação auditável.
Ao longo de 21 horas, trabalhas metodologias, métricas e frameworks reconhecidas internacionalmente, culminando numa auditoria aplicada em contexto simulado.
Metodologia
:: Sessões baseadas em casos reais
:: Exercícios práticos e análise de cenários
:: Aplicação de ferramentas e métricas de auditoria
- Auditoria final aplicada em contexto simulado
Objetivos
Ao longo deste curso vais:
:: Compreender o ciclo de vida e os riscos de sistemas de IA;
:: Avaliar modelos generativos, modelos preditivos, agentes e automações inteligentes;
:: Aplicar metodologias de avaliação de qualidade, fairness, segurança e ética;
:: Classificar sistemas segundo o AI Act;
:: Validar conformidade com AI Act, RGPD e políticas internas;
:: Analisar datasets, outputs e logs de forma crítica;
:: Definir controlos e medidas de mitigação;
:: Produzir relatórios e documentação de auditoria;
:: Realizar uma auditoria completa em contexto simulado.
Destinatários
:: Auditores internos e externos;
:: Profissionais de compliance, risco e governance;
:: Gestores de projeto envolvendo IA;
:: Analistas técnicos e funcionais;
:: Profissionais de TI, qualidade ou segurança da informação;
:: Consultores e responsáveis por transformação digital.
Pré-Requisitos
:: Competências digitais básicas;
:: Compreensão geral de processos de negócio;
:: Não é necessário saber programar.
- Introdução à Auditoria de IA, Regulação e Ciclo de Vida dos Sistemas
- Riscos e Impactos em Sistemas de IA
- Auditoria Técnica: Dados, Modelos e Outputs
- Fairness, Ética e Não-Discriminação
- Segurança, Privacidade e Controlo
- Auditoria a Agentes de IA e Automações Inteligentes
- Frameworks, Metodologias e Evidências
Próximas Datas
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