"Desafios e aprendizados na construção de algoritmos de inteligência artificial explicáveis"
Nos últimos anos, algoritmos de aprendizado de máquina têm trazido bons resultados em diferentes tarefas - às vezes até superando os humanos. No entanto, os modelos se tornaram muito complexos para serem inteligíveis para os seres humanos. A boa notícia é que é possível construir sistemas mais transparentes com os crescentes estudos nas áreas de Explainable AI (IA explicável), Justiça e Transparência. A má notícia é que essa tarefa é mais difícil do que muitos blogs e artigos têm relatado. Essa palestra tem como objetivo descrever os desafios que você enfrentará na construção de sistemas transparentes e apresentar técnicas viáveis para explicação e teste de modelos de aprendizado de máquina.
Sobre a palestrante
Carla Vieira é Bacharel em Sistemas de Informação pela USP, mestranda em Inteligência Artificial pela USP, engenheira de software e Google Developer Expert em Machine Learning. Co-fundadora da perifaCode, buscando levar a tecnologia para dentro das periferias. Acredita na tecnologia como ferramenta de transformação social e tem estudado sobre como o viés inconsciente tem afetado a Inteligência Artificial e como tornar algoritmos caixa-preta mais transparentes.
Inscrições: https://www.sympla.com.br/hubeer-30---desafios-e-aprendizados-na-construcao-de-algoritmos-de-inteligencia-artificial__1117539
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