Microaula em Método CELULA • Prévia Aberta

<p><strong>Contexto da Célula:</strong> Introdução sistemática ao campo de Explicabilidade de Modelos de IA (XAI): SHAP, LIME e Transparência Algorítmica: Desmistificação da &#x27;caixa-preta&#x27; dos algoritmos: uso de SHAP, LIME e matrizes de interpretabilidade para fundamentar juridicamente decisões automatizadas perante órgãos fiscalizadores.</p>

Célula 01: Fundamentos Conceituais, Arquitetura e Marco Analítico

Trilha: Explicabilidade de Modelos de IA (XAI): SHAP, LIME e Transparência Algorítmica (Avançado)

Objetivo de Aprendizagem: Dominar os conceitos estruturantes, categorias de análise e referências fundacionais de Explicabilidade de Modelos de IA (XAI): SHAP, LIME e Transparência Algorítmica.

1. Contextualização e Fundamentos

Introdução sistemática ao campo de Explicabilidade de Modelos de IA (XAI): SHAP, LIME e Transparência Algorítmica: Desmistificação da 'caixa-preta' dos algoritmos: uso de SHAP, LIME e matrizes de interpretabilidade para fundamentar juridicamente decisões automatizadas perante órgãos fiscalizadores.

2. Dinâmica Metodológica e Análise Técnica

Mapeamento conceitual dos eixos teóricos e categorias operacionais fundamentais.

3. Aplicação Prática e Evidência

No Lab 01: Matriz Conceitual e Glossário...