De R$ 3.299,00

Por R$ 2.969,10 em até 12x sem juros
Este curso possui:
Módulo(s):
10
Aulas:
25
Duração: 27h

Inteligência Artificial e Dados: Regulação e Governança

O avanço das tecnologias de Inteligência Artificial (IA) tem gerado transformações profundas em várias indústrias, trazendo novas oportunidades, mas também desafios éticos, jurídicos e regulatórios. No cenário atual, onde a regulação da IA é debatida globalmente, é essencial para profissionais de diversas áreas estarem preparados para enfrentar esses desafios e se destacar no mercado.

 Este curso vai capacitar você a entender as implicações éticas, jurídicas e técnicas dos sistemas de IA, com um foco especial em proteção de dados e governança. Ao final, você estará preparado para tomar decisões estratégicas, implementando boas práticas de compliance e mitigação de riscos em projetos que utilizam IA. Seja você um profissional de tecnologia, direito ou negócios, este curso fornecerá as ferramentas necessárias para atuar em um dos campos mais dinâmicos e promissores da atualidade.

Objetivos


Objetivo Geral

Capacitar os alunos e alunas a manejarem conceitos ligados à inteligência artificial e governança de dados, englobando tanto conceitos técnicos quanto seus impactos sociais. Ao final do curso, espera-se que as(os) alunas(os) tenham competências para avaliação ou supervisão de sistemas de inteligência artificial, estando capacitados para lidar com desafios éticos e regulatórios, bem como atuar na governança desses sistemas, reconhecendo quando terão impactos ético-jurídicos significativos e a sua conexão com a ideia mais ampla de governança de dados.

Objetivos específicos


  1. Introduzir os principais elementos técnicos e conceitos de sistemas de inteligência artificial;
  2. Demonstrar os impactos éticos, jurídicos e de direitos humanos de aplicações de sistemas de inteligência artificial;
  3. Explicitar a conexão entre o campo da proteção de dados com o campo da inteligência artificial;
  4. Apresentar um panorama do cenário regulatório brasileiro de sistemas tomadas de decisão automatizada;
  5. Comparar o cenário regulatório brasileiro com o cenário internacional e traçar tendências de interoperabilidade regulatória e identificar divergências;
  6. Desenvolver habilidades práticas de compliance e gestão de risco para adoção e implementação de sistemas de IA.
  7. Desenvolvimento de raciocínio crítico e resolução de problemas concretos.

Carga Horária


O curso conta com uma carga horária de 27 horas, distribuídas em nove aulas ao vivo, no formato online, realizadas das 18h30 às 21h30. Este modelo permite que você concilie seus estudos com sua rotina profissional. Além das aulas, você participará de atividades práticas, desenvolvendo competências aplicáveis ao seu dia a dia.

Público - Alvo

O Curso se destina a profissionais de ciência de dados, programadoras, engenheiras de sistemas, bem como advogados e profissionais do sistema de justiça, membros de organizações da sociedade civil, gestores públicos e estudantes, pesquisadores e professores e professoras das áreas de ciências sociais e programação que desejem aprofundar seus conhecimentos técnicos e regulatórios sobre aplicações de inteligência artificial.

O curso busca introduzir tanto conceitos técnicos quanto jurídicos, não sendo exigido nenhum conhecimento prévio dos alunos e alunas.

Metodologia


As aulas expositivas contarão com linguagem acessível, sem “juridiquês” ou “tecniquês”. O curso contará com a intersecção entre uma abordagem acadêmica, para trabalhar e problematizar conceitos, e uma abordagem prática, analisando situações concretas e aplicando os conceitos previamente desenvolvidos. Ao longo da exposição, os alunos serão chamados para interagir com os professores, além dos momentos dedicados a responder dúvidas e questionamentos. Cada aula terá um caso concreto que será usado como guia para as discussões. 


Ainda, o curso contará com a utilização de ferramentas de ensino global de participação ativa dos alunos e alunas, por meio do problem-based learning, fornecendo fundamentos teóricos e práticos sobre aplicações de inteligência artificial.

Ao final do curso haverá um dia inteiramente dedicado a realização de uma atividade prática, sob supervisão de professoras que conduzirão a atividade e farão considera ções acerca do trabalho desenvolvido pelos alunos ao final.

Plataforma


O curso será oferecido em modelo online, com aulas ao vivo, utilizando a plataforma Zoom para as aulas, enquanto o EADTix será utilizado para organização do material e emissão de certificados, condicionada a participação de, no mínimo, 75% das aulas.

Investimento | Modalidades e valores


Padrão
De R$ 3.299,00 por R$ 2.969,10

Inscrever-se

De R$ 3.299,00

Por R$ 2.969,10 em até 12x sem juros

Conteúdo programático

1. Introdução Ao Curso

1.1. Ementa do curso

1.2. Manual do(a) Aluno(a)

1.3. Tutorial do zoom

2. Da Proteção de Dados à Regulação de IA: Intersecção e Casos

2.1. Materiais Principais

2.2. Gravação + Slides

3. Introdução Sócio-Jurídica: entendendo a governança tecnogia(S) para entender de IA(S)

3.1. Materiais principais

3.2. Slides + Gravação

4. Introdução Técnica: Da máquina de Turing até a IA Generativa

4.1. Materiais principais

4.2. Gravação + Slides

5. Regulação de IA no Brasil

5.1. Materiais principais

5.2. Materiais complementares

5.3. Gravação + Slides

6. Avaliação de risco

6.1. Materiais complementares

6.2. Materiais principais

6.3. Gravação + Slides

7. Governança de Dados na Prática

7.1. Materiais Principais

7.2. Gravação + Slides

8. Governança e Regulação de IA na Prática: Enforcement Privado-Público

8.1. Materiais complementares

8.2. Materiais principais

8.3. Gravação + Slides

9. Entre o Local, Regional e Global: IA(S) & Geopolítica

9.1. Materiais complementares

9.2. Materiais principais

9.3. Gravação + Slides

10. Atividade Final: Mitigação de Risco e Modelos de Governança

10.1. Materiais Principais

10.2. Gravação + Slides

Bruno Bioni

Docente

Bruno Bioni

Docente
Doutor em Direito Comercial e Mestre em Direito Civil na Faculdade de Direito da Universidade de São Paulo. Foi study visitor do Departamento de Proteção de Dados Pessoais do European Data Protection Board/EDPB e do Conselho da Europa, pesquisador visitante no Centro de Pesquisa de Direito, Tecnologia e Sociedade da Faculdade de Direito da Universidade de Ottawa. É autor do livro Proteção de Dados Pessoais: a função e os limites do consentimento. É membro da Rede Latino-Americana de Estudos sobre Vigilância, Tecnologia e Sociedade/LAVITS, e também da International Association of Privacy Professionals – IAPP, com Certificação CIPP/E. É diretor fundador do Data Privacy Brasil, um espaço de intersecção entre uma escola de cursos e uma associação de pesquisa na área de privacidade e proteção de dados.

Carla Vieira

Docente

Carla Vieira

Docente
Mestre em Inteligência artificial pela USP e atua como Engenheira de Dados. Foi reconhecida como Google Developer Expert em Machine Learning e uma das 100 mulheres brilhantes na área de IA Ética. Atuou como professora no Insper no Master de Jornalismo de Dados e no curso de Racismo Algorítmico da Ação Educativa.

Jaqueline Trevisan Pigatto

Docente

Jaqueline Trevisan Pigatto

Docente
Doutora em Ciências Sociais pela UNESP Araraquara e mestre em Relações Internacionais pelo Programa de Pós-Graduação San Tiago Dantas (UNESP - UNICAMP - PUC/SP). Foi fellow da Escola de Governança da Internet (EGI) do CGI.br, ICANN Next Gen e Youth@IGF. Pesquisa governança global da Internet desde 2016, pesquisadora na Associação Data Privacy Brasil desde 2020 e coordenadora de área desde 2023.

Maria Cecília Oliveira Gomes

Docente

Maria Cecília Oliveira Gomes

Docente
Doutoranda em Filosofia do Direito na Universidade de São Paulo (USP). Foi visiting researcher do European Data Protection Supervisor (EDPS) e da Data Protection Unit do Council of Europe (CoE). Advogada e Consultora especializada em privacidade e proteção de dados pessoais. É líder de projeto de proteção de dados no Centro de Ensino e Pesquisa em Inovação, da Escola de Direito de São Paulo da Fundação Getúlio Vargas (FGV Direito SP). É pós-graduada em Propriedade Intelectual e Novos Negócios pela FGV Direito SP. E alumni do European Data Protection Law da Vrije Universiteit Brussel.

Marina Feferbaum

Docente

Marina Feferbaum

Docente
Doutora em Direito. Coordenadora do Centro de Ensino e Pesquisa em Inovação (CEPI) e da área de metodologia de ensino da FGV Direito SP, onde também é professora dos programas de graduação e pós-graduação. Visiting Professor Fordham University.

Raíssa Moura

Docente

Raíssa Moura

Docente
Encarregada de dados em Fintech, Avogada Especialista em Direito Corporativo, Proteção de Dados e Privacidade. Formação em Privacy by Design pela Toronto Metropolitan University. Pós-graduada com LL.M em Direito Corporativo pelo IBMEC e certificada em Gestão de Projetos Complexos pelo Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT) e Gestão de Departamentos Jurídicos pelo Insper. Também ministra aulas e é autora de publicações dentro da temática de Proteção de Dados e Privacidade.

Ramon Vilarino

Docente

Ramon Vilarino

Docente
Físico de formação e analista de riscos de inteligência artificial, dedica-se a investigar o comportamento de sistemas de decisão automática suportados por aprendizagem de máquina no contexto de bancário. Em experiências anteriores como cientista de dados em algumas das principais instituições de crédito do país, foi responsável por um dos primeiros registros das implicações raciais em sistemas automáticos de alocação de crédito. Em uma residência de pesquisa na Universidade da Califórnia Berkeley, se dedicou à investigação do uso de algoritmos no sistema judiciário estadunidense. Atualmente, tem direcionado esforços para entender e situar politicamente o papel da "inteligência artificial" como ferramentas de conhecimento e decisão.

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