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:
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.
Aulas presenciais e online (ao vivo) com slides disponíveis através da plataforma Google Education Suite para você ver e rever quando quiser. Através do Google Education Suite os alunos têm acesso aos professores, softwares de inteligência artificial de apoio ao ensino, material e aulas gravadas durante o período do curso.
Marco Aurelio Cavalcanti Pacheco
O aluno que preencher satisfatoriamente os quesitos frequência e aproveitamento terá direito a certificado.
- Alunos, ex-alunos (concluintes), funcionários e professores da PUC-Rio, desconto de 10% no pagamento à vista ou 5% no pagamento parcelado nas matriculas realizadas através da central de relacionamento 0800 970 9556, (21) 97658-6094 (WhatsApp) ou presencialmente, em nossa unidade Gávea. Desconto não cumulativo.
- Cursos de parcela única ou cursos oferecidos pelo Departamento de Medicina e Instituto de Odontologia não contemplam nenhum tipo de desconto.
- Bolsas de Estudos: devido à natureza autofinanciada dos cursos oferecidos pela CCEC, não há viabilidade financeira para a concessão de bolsas de estudo.
- Vagas limitadas.
- A realização do curso está sujeita à quantidade mínima de matrículas.
O aluno cujo curso for custeado por uma empresa deverá, depois de efetuar a matrícula, preencher a carta de compromisso da empresa ou a carta de empenho e enviá-la através do “Aluno on line”, no prazo de 24 horas.
Posteriormente, enviaremos, à empresa, a nota fiscal com boleto bancário.
Para empresa que optar em pagamento parcelado, o vencimento da primeira parcela será imediato, em no máximo 15 dias após o início do curso. A segunda parcela o vencimento será para 30 dias após o início do curso e as demais parcelas, caso existam, os vencimentos serão subsequentes.
O aluno receberá um e-mail automático de confirmação de matrícula, contendo as instruções para uso do “Aluno on line”.
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