Conteúdo da HCAIM

Modelização (Módulo A)

Ênfase técnica: Fundação da IA

IA geral

Palestra: Introdução Histórica aos Modelos de Explicação Científica

Palestra: Compreender os dados

Exploração de Dados para Aprendizagem de Máquinas

Tutorial: Compreender os dados

Palestra: Análise exploratória de dados

Tutorial: Análise exploratória de dados

Palestra: Inferência e Previsão

Tutorial: Inferência e Previsão

Fundamentos de aprendizagem de máquina

Palestra: Avaliação do modelo

Tutorial: Avaliação do modelo

Palestra: Encaixe e Optimização de Modelos

Prático: Encaixe e Optimização de Modelos

Teoria da decisão

Palestra: Teoria da decisão

Tutorial: Teoria da decisão

Palestra: Redes de decisão

Tutorial: Redes de decisão

Orientação prática: Modelização da IA

Ciência de dados

Palestra: O processo de análise de dados

Prático: Plataformas

Palestra: Preparação e exploração de dados

Prático: Preparação e exploração de dados

Aprendizagem automática supervisionada

Palestra: Regressão linear

Prático: Regressão linear

Palestra: Árvores de decisão

Prático: Árvores de decisão

Palestra: SVMS e núcleos

Prático: SVMS e núcleos

Palestra: Redes neurais

Aprendizagem automática não supervisionada

Palestra: Aprendizagem não supervisionada

Prático: Aprendizagem não supervisionada

Aplicações ML

Palestra: Processamento de Linguagem Natural

Prático: Processamento de Linguagem Natural

Foco ético: Fundamentos éticos

Ética geral

Palestra: Introdução à IA Centrada no Ser Humano

Quadros éticos

Sessãointeractiva: Quadros éticos

Palestra: Utilitarismo

Sessãointeractiva: Utilitarismo

Palestra: Ética da virtude

Sessãointeractiva: Ética da virtude

Palestra: Ética do dever

Sessãointeractiva: Ética do dever

Palestra: Teoria da Justiça

Ética avançada

Palestra: Teorias do contrato social

Ética aplicada

Palestra: Conceção sensível ao valor

Sessãointeractiva: Conceção sensível ao valor

Palestra: Privacidade

Palestra: Ética dos Sistemas de Apoio à Decisão

Palestra: Tomada de decisões e enviesamentos (cognitivos)

Implantação (módulo B)

Ênfase técnica: aprendizagem profunda

Fundamentos da Aprendizagem Profunda

Tutorial: Fundamentos da aprendizagem profunda

Prático: Fundamentos da aprendizagem profunda

Optimização da aprendizagem profunda

Palestra: Regularização

Tutorial: Regularização

Palestra: Transformação de lotes

Tutorial: Transformação de lotes

Aplicações da aprendizagem profunda

Palestra: Construir gráficos computacionais, arquiteturas modernas

Palestra: Redes neurais convolucionais

Tutorial: Redes neurais convolucionais

Prático: Redes neurais convolucionais

Palestra: Redes Neurais Recorrentes

Palestra: Redes de transformadores

Tutorial: CNNs e Transformadores para imagens

Palestra: Estruturas de hardware e software para aprendizagem profunda

Deriving and Implementing Backpropagation (Desenvolver e implementar retropropagação)

Palestra: Derivação e aplicação da retropropagação

Tutorial: Derivação e aplicação da retropropagação

Passe para a frente

Palestra: Propagação para a frente

Tutorial: Propagação para a frente

Afinação de hiperparâmetros

Palestra: Afinação de hiperparâmetros

Tutorial: Afinação de hiperparâmetros

Orientação prática: IA organizacional

MLOps

Palestra: ML-Ops

Tutorial: ML-Ops

Palestra: Ciclo de vida do ML-Ops

Prático: Ciclo de vida do ML-Ops

Implantação da IA

Tutorial: Arquitetura de dados

Sessãointeractiva: Arquitetura de dados

Prático: Tecnologias baseadas em Hadoop

Qualidade de Desenvolvimento & Implantação

Palestra: CI/CD

Foco ético: IA de confiança

IA geral explicável

Palestra: Introdução IA geral explicável

Prático: Praticar com os modelos XAI 1

Prático: Praticar com os modelos XAI 2

Privacidade

Palestra: Introdução à privacidade e ao risco

Sessãointeractiva: Perspetivas em matéria de privacidade

Prático: Quadros de auditoria da privacidade e da proteção de dados

Palestra: Privacidade e aprendizagem automática

Prático: Aplicar e avaliar técnicas de preservação da privacidade

Segurança e robustez

Palestra: Segurança e robustez

Prático: Aplicar quadros de auditoria

Prático: Reforçar a segurança e a robustez do BC

Risco

Palestra: & Atenuação dos riscos

Sessãointeractiva: & Atenuação dos riscos

Prático: & Atenuação dos riscos

Avaliação (módulo C)

Ênfase técnica: Futura IA

Introdução

Palestra: Introdução ao ressurgimento da IA e da ML

Palestra: Palestra Convidada sobre o Futuro da IA

Problemas e Desafios Abertos

Palestra: Palestra Convidada sobre Aprendizagem de Máquina Explicável (XAI)

Prático: Aprendizagem de máquina explicável (XAI)

Palestra: Confiança, Normatividade e Model Drift

Sessãointeractiva: Confiança, Normatividade e Model Drift

Sessãointeractiva: Privacidade Preservar a Aprendizagem de Máquina

Palestra: Generalização e Inteligência Geral Artificial (IGA)

Avanços em modelos ML através de uma lente HC. Um estudo orientado para os resultados

Palestra: Aprendizagem semi-supervisionada e não supervisionada

Palestra: Modelos Gerativos, Transformar a Aprendizagem Profunda e Modelos de Aprendizagem Híbrida

Palestra: Teoria da Aprendizagem Federada (Perfil e Personalização)

Palestra: Aprendizagem Federada – Avanços e Desafios Abertos

Prático: Aprendizagem federada – Treinar modelos profundos

Palestra: Compressão do modelo – Computação de bordos

Prático: Compressão do modelo – Computação de bordos

Avaliações emergentes para modelos de IACS – estudo baseado em debates

Palestra: Modelos de confiança e quantificação da confiança

Debate filosófico sobre a futura tecnologia de IA

Sessãointeractiva: Viver com robôs

Orientação prática: IA socialmente responsável

Âmbito da IA socialmente responsável

Palestra: externalidades positivas e negativas

Responsabilidade social das empresas (ISO 26000) – Ao utilizar o sistema HCAI

Palestra: Práticas operacionais justas – Recrutamento de IA e más práticas de monitorização da IA

Sessãointeractiva: Tomada de decisões baseada na IA – Recrutamento e promoção

Sessãointeractiva: Tomada de decisões com base no acompanhamento da IA

Sessãointeractiva: Intervenção humana em decisões incoerentes e/ou boas em matéria de IA

Sessãointeractiva: Transferência de controlo de um lado para o outro entre o ser humano e a IA

Sessãointeractiva: Aspetos psicológicos ao trabalhar com IA - stress, ansiedade, depressão

Palestra: Questões relativas aos consumidores – Filtrar bolhas, Armazenamento de dados, Monitorização da IA, Práticas leais

Sessãointeractiva: Questões relativas aos consumidores – Filtrar bolhas, Armazenamento de dados, Monitorização da IA, Práticas leais

Sessãointeractiva: – Desenvolvimento comunitário – Avaliação do impacto social antes de trabalhar num projecto de IA

Aspetos sócio-legais da IA

Sessãointeractiva: Quem é responsável? – Responsabilidade dos produtos, problemas relacionados com os direitos de autor

IA para todos

Palestra: Lacunas económicas – clivagem digital

Sessãointeractiva: Lacunas económicas – clivagem digital em categorias: Geográfico, Técnico, Financeiro e Político

interativa-sessão-como-ai-afeta-humano-comportamento-por exemplo-mobilidade-positivo-e-negativo

Sessãointeractiva: Impacto ambiental – Pegada de carbono

Sessãointeractiva: Impacto na educação – Tomada de decisões no domínio da IA automática

Sessãointeractiva: Filtro de bolhas – política, empresarial e geográfica

Sessãointeractiva: A guerra alimentada pela IA e a paz internacional

Foco ético: Conformidade, Legalidade, Humanidade

Legislação/quadros da UE e internacionais em matéria de dados, IA, direitos humanos e igualdade

Palestra: Visão geral dos aspetos éticos, profissionais e jurídicos das aplicações de IACS

Sessãointeractiva: Aspectos éticos, profissionais e jurídicos das aplicações de IACS

Palestra: Dados e seus desafios – RGPD da UE, COPPA dos EUA, HIPPA

Palestra: Dados e seus desafios – Regulamentos relativos aos dados, aprovisionamento de dados e prospetiva das IACS

Sessãointeractiva: Os dados e os desafios. Como o GDPR afeta as soluções de IA

Palestra: Legislação da UE em matéria de direitos humanos

Sessãointeractiva: Legislação da UE em matéria de direitos humanos – Um estudo de caso

Palestra: Proposta de regulamento da UE relativo aos pedidos de IACS

Sessãointeractiva: Proposta de regulamento da UE relativo à IA – Um estudo de caso

Prático: Eficácia da proposta de regulamento da UE relativo à IA

Palestra: Forças e Limitações das Leis Existentes Um Mergulho Mais Profundo

Gestão, auditoria e avaliação de dados

Palestra: Segurança e Conformidade de Dados, Linhagem e Gestão de Dados

Palestra: Governação e gestão, principais partes interessadas e gestão de dados pessoais

Prático: Funções comuns e cruzamentos entre a gestão de dados e as equipas de IA

Prático: Investigar a linhagem de dados, os desafios e o impacto potencial das equipes de IA

Graduação (módulo D)

Foco ético: Fundamentos éticos

Foco ético: Investigação na prática

Sessãointeractiva: Ética na investigação

Interativo: Métodos qualitativos na recolha de dados

Palestra: Realização de uma revisão da literatura

Palestra: Analisar criticamente as fontes

Palestra: Conceção da investigação

Palestra: Redação de propostas de investigação

Tutorial: Carteira de investigação

Tutorial: Redigir um documento/trabalho de investigação científica

Tutorial: Gestão de projetos

Prático: Apresentação de dados estatísticos