Microaula em Método CELULA • Prévia Aberta

<p><strong>Contexto da Célula:</strong> Integração de dados qualitativos e quantitativos para modelagem de cenários em Explicabilidade de Modelos de IA (XAI): SHAP, LIME e Transparência Algorítmica.</p>

Célula 04: Laboratório de Modelagem, Diagnóstico e Análise de Cenários

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

Objetivo de Aprendizagem: Construir diagnósticos técnicos, matrizes de risco e cenários prospectivos baseados em evidências para Explicabilidade de Modelos de IA (XAI): SHAP, LIME e Transparência Algorítmica.

1. Contextualização e Fundamentos

Integração de dados qualitativos e quantitativos para modelagem de cenários em Explicabilidade de Modelos de IA (XAI): SHAP, LIME e Transparência Algorítmica.

2. Dinâmica Metodológica e Análise Técnica

Desenho de cenários alternativos, análise de sensibilidade e avaliação de impactos.

3. Aplicação Prática e Evidência

No Lab 04: Oficina de Diagnóstico Técnico e Cenários Prospectivos, você consolida entregáveis verificáveis e documentados segundo os padrões do Método CELULA....