Iniciante curso · Grátis

Fundações de IA

Entenda o que é IA, como os sistemas aprendem, onde falham e como julgar as reivindicações sem exageros.

Para: Qualquer pessoa que queira um modelo mental confiável de IA moderna

Iniciante
  1. O que é IA2 guias
  2. Como os sistemas aprendem3 guias
  3. Modelos e inferência3 guias
  4. Evidências e incerteza3 guias
  • 4Módulos
  • 11Guias
  • ~4hPara completar
  • 6Competências

Resultados

O que você será capaz de fazer

  • Explique o treinamento e a inferência em linguagem simples.
  • Separe a capacidade demonstrada das afirmações de marketing.
  • Avalie os resultados da IA ​​usando evidências, incertezas e testes adequados à finalidade.

Pré-requisitos: Nenhum.

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Currículo

Módulos do curso

  1. Módulo 1

    O que é IA

    Resultado: Distinguir IA, aprendizado de máquina e software comum.

    Pratique: Classifique cinco sistemas cotidianos e explique qual definição de IA você usou.

    Conceitos e limites de IA
  2. Módulo 2

    Como os sistemas aprendem

    Resultado: Descreva o papel dos exemplos, objetivos e generalização.

    Pratique: Diagnosticar por que um modelo pode ter um bom desempenho em testes, mas falhar em uma nova população.

    Dados, treinamento e generalização
  3. Módulo 3

    Modelos e inferência

    Resultado: Explique o que acontece quando um modelo treinado produz uma saída.

    Pratique: Rastreie uma solicitação do usuário desde a entrada até a saída do modelo e revisão humana.

    Modelos, inferência e limitações
  4. Módulo 4

    Evidências e incerteza

    Resultado: Verifique afirmações, benchmarks e resultados que parecem confiáveis.

    Pratique: Crie um livro de reclamações para um anúncio de produto de IA.

    Avaliação e alfabetização de referênciaCalibração de incerteza e confiançaVerificação de origem e reivindicação

Pedra angular aplicada

Verificação de fatos de reivindicação de IA

Escolha uma afirmação pública de IA e produza uma revisão de evidências de uma página para um leitor não técnico.

Lista de verificação de evidências

  • Reivindicação original e fonte
  • Duas fontes de apoio ou contraditórias
  • Limitações conhecidas
  • Conclusão em linguagem simples com confiança
Próximo cursoUsuário responsável de IAUse a IA de forma produtiva enquanto protege a privacidade, verifica os resultados e preserva a responsabilidade humana.