DeepFakes e Explainable AI: A linha Tênue entre a Realidade e a Criação Artificial

Explainable AI refere-se a um conjunto de ferramentas e frameworks para ajudar a entender e interpretar previsões feitas por modelos de machine learning. Ela facilita depurar e melhorar o desempenho do modelo, e ajuda a entender o comportamento dos modelos.

Explainable AI ajuda a caracterizar a precisão do modelo, razoabilidade, transparência e os resultados na tomada de decisões com tecnologia de IA e é crucial para uma organização na construção de confiança e segurança ao colocar modelos de IA em produção.

Deepfake se refere ao uso de inteligência artificial (IA) e técnicas de aprendizado profundo para criar ou manipular conteúdo digital, normalmente na forma de imagens, vídeos ou gravações de áudio, com o objetivo de levar os espectadores a acreditar em informações falsas ou eventos fabricados. O termo “deepfake” é uma combinação de “aprendizado profundo” (deep learning) e “falso”.

Deepfakes dependem de técnicas avançadas de aprendizado de máquina, particularmente, redes neurais de aprendizado profundo. Algoritmos de aprendizado profundo podem analisar e sintetizar padrões complexos, tornando-os capazes de imitar comportamentos semelhantes aos humanos, incluindo expressões faciais, entonação de voz e até gestos.

A tecnologia deepfake frequentemente emprega modelos generativos, como Redes Adversariais Generativas (GANs) ou autoencoders, que podem gerar conteúdo com altíssimo grau de realismo.

A detecção de deepfake é essencial para manter a integridade da mídia digital e proteger a disseminação de informações falsas. O desenvolvimento de ferramentas eficazes de detecção de deepfakes é crucial, porque estas representam uma ameaça significativa à autenticidade das informações, levando à desinformação e manipulação em uma escala sem precedentes.

Nesse sentido, pode parecer paradoxal mas é justamente a inteligência artificial, mais precisamente as redes GANs que vão desempenhar um papel fundamental na detecção de deepfakes. Para isso, modelos de redes neurais precisam ser treinados em um vasto conjunto de dados que compreende tanto mídia autêntica como deepfakes. Esse treinamento envolve expor o modelo de inferência a vários exemplos, permitindo que ele aprenda e identifique as diferenças sutis entre conteúdo real e manipulado.

A IA automatiza o processo de detecção de deepfakes e o aprimora continuamente. Uma vez treinados, os modelos de IA podem analisar rapidamente novos áudios, vídeos ou imagens, tornando viável a detecção de deepfakes em tempo real.

O treinamento desses modelos de IA com versões mais recentes de deepfakes, aperfeiçoa o modelo, permitindo ficar à frente das técnicas em evolução usadas pelos criadores de deepfakes.

Esse curso tem como objetivo principal fornecer base de conhecimento sobre dois campos essenciais, as técnicas de geração e as técnicas de detecção de deepfakes.

A seguir, alguns objetivos específicos que serão abordados no curso:

• Explorar os conceitos fundamentais de Explainable AI e as ferramentas e frameworks para ajudar a entender e interpretar previsões feitas por modelos de machine learning,

• Entender os princípios fundamentais da Inteligência Artificial, incluindo os modelos de Deep Learning, Visão Computacional, NLP (Processamento de Linguagem Natural) e LLMs.

• Explorar plataformas de software com códigos e aplicações prontas.

• Capacitar profissionais a empregar abordagens de geração e de detecção de deepfakes.

• Explorar os modelos multimodais e como eles combinam diferentes tipos de dados (texto, imagem, som).

Profissionais e estudantes de todas as áreas do conhecimento, em especial, os profissionais da área de comunicação que necessitam analisar vídeos, áudios e textos com o intuito de identificar mídia manipulada e evitar disseminação de informações falsas, que desejam conhecer técnicas e métodos de lidar com a IA e Deep Fakes.

Formato híbrido: aulas presenciais e online (ao vivo), com slides disponibilizados na plataforma Google Education Suite para você acessar e rever quando quiser. Por meio da plataforma, os alunos têm acesso aos professores, a softwares de inteligência artificial de apoio ao ensino, aos materiais didáticos e às aulas gravadas ao longo do período do curso.