Curso de Regulação da Transparência Algorítmica
Curso online de 300 horas sobre regulação da transparência algorítmica. 6 módulos que abordam o Regulamento (UE) 2024/1689 (Regulamento da Inteligência Artificial), o Regulamento (UE) 2016/679 (RGPD), o artigo 22.º e Python (SHAP e LIME). Com tutor atribuído e inscrições abertas.
Curso de Regulação da Transparência Algorítmica — estudar a partir de Portugal
O setor da defesa em Portugal integra empresas como a OGMA, a Empordef e a Edisoft, além de uma base industrial de sistemas eletrónicos e de comunicações ligada às Forças Armadas. A engenharia militar e de sistemas terrestres exige rigor em normalização, interoperabilidade com a NATO e segurança de informação. As referências institucionais incluem o Ministério da Defesa Nacional e a Direção-Geral de Recursos da Defesa Nacional, com oportunidades em projetos de aquisição e modernização de equipamentos.
Propinas para Portugal: 546 € (Euro), com prestações e patrocínio empresarial disponíveis.
Entidades competentes em Portugal
Funções típicas
Perguntas a partir de Portugal
Esta formação conta para concursos ou carreiras nas Forças Armadas portuguesas?
Os concursos e carreiras nas Forças Armadas e na defesa são regulados pelo Estado e exigem habilitações oficiais definidas em cada procedimento. A SEIUM oferece qualificações privadas que não são graus oficiais, pelo que não podem ser assumidas como cumprimento desses requisitos. Deve verificar sempre as condições do concurso específico.
Que empresas e entidades em Portugal atuam em engenharia de defesa e sistemas terrestres?
Em Portugal atuam empresas de defesa e indústria de sistemas, fornecedores das Forças Armadas e entidades de investigação ligadas ao setor. Estas organizações avaliam a experiência, a credenciação de segurança quando aplicável e os projetos técnicos. Uma formação privada pode ser relevante como complemento, sem garantia de reconhecimento.
Posso seguir o curso a partir de casa e sem visto de estudante?
Sim. A formação é 100% online e em inglês, pelo que não é necessário visto de estudante para a seguir a partir de casa. Tem tutor técnico atribuído e carga de 300, 800 ou 1900 horas consoante o programa. Recomenda-se planear o tempo de estudo e confirmar com a SEIUM as condições de pagamento e de apoio.
Assuma o controle.
Enfrente um verdadeiro trade-off de engenharia deste campo. Mova os controlos deslizantes, acompanhe o modelo reagir em tempo real e vença o desafio.
O que você será capaz de fazer
Compreender o que a transparência algorítmica exige e porque é necessária.
Interpretar as obrigações de transparência do Regulamento da Inteligência Artificial, do RGPD e do Regulamento dos Serviços Digitais.
Documentar sistemas algorítmicos através de cartas de modelo e registos.
Aplicar técnicas de explicabilidade como SHAP e LIME.
Realizar auditorias algorítmicas de enviesamento e desempenho.
Conceber mecanismos de governação e publicação de algoritmos.
Elaborar um relatório de transparência para um sistema algorítmico.
Para quem é
- Auditor de algoritmos que pretende especializar-se em Regulação da Transparência Algorítmica.
- Gestor de governação da inteligência artificial que pretende especializar-se em Regulação da Transparência Algorítmica.
- Encarregado da proteção de dados que pretende especializar-se em Regulação da Transparência Algorítmica.
- Analista de explicabilidade de modelos que pretende especializar-se em Regulação da Transparência Algorítmica.
- Consultor de conformidade digital que pretende especializar-se em Regulação da Transparência Algorítmica.
- Responsável pela transparência no setor público que pretende especializar-se em Regulação da Transparência Algorítmica.
- Licenciados em engenharia ou ciências que procuram ingressar na administração pública.
Com o que você vai trabalhar
- Regulamento (UE) 2024/1689 (Regulamento da Inteligência Artificial)
- Regulamento (UE) 2016/679 (RGPD), artigo 22.º
- Regulamento (UE) 2022/2065 (Regulamento dos Serviços Digitais)
- ISO/IEC 42001 (sistemas de gestão da inteligência artificial)
- ISO/IEC 23894 (gestão de riscos da inteligência artificial)
- ISO/IEC TR 24028 (confiabilidade na inteligência artificial)
- Lei 19/2013 sobre transparência, acesso à informação pública e boa governação
6 módulos · 300 h
1.1Opacidade técnica, jurídica e organizacional1.2O que a pessoa afetada por uma decisão pretende saber1.3O que o supervisor necessita de saber1.4Transparência versus segredos comerciais1.5Transparência versus o risco de manipulação do sistema1.6Níveis de transparência: sistema, modelo e decisão1.7Documentos internacionais de referência1.8Vocabulário do setor1.9Casos públicos que impulsionaram a regulação1.10Exercício: definir o que publicar sobre um sistema concreto
2.1Decisões automatizadas e direitos dos titulares dos dados2.2Direito a informação significativa sobre a lógica subjacente2.3Regulamentação europeia da inteligência artificial e transparência2.4Obrigações das plataformas em linha2.5Transparência no setor público e registos de algoritmos2.6Contratação pública e cláusulas de transparência2.7Acesso à informação pública aplicado aos algoritmos2.8Regulação setorial: crédito, emprego e saúde2.9Jurisprudência relevante2.10Prática: mapear as obrigações de um sistema do setor público
3.1Ficha técnica do modelo e do conjunto de dados3.2Registo de decisões e dados de auditoria3.3Explicações locais e métodos habituais3.4Explicações globais e análise da importância das variáveis3.5Explicações contrafactuais3.6Limites e riscos das explicações3.7Explicações compreensíveis para a pessoa afetada3.8Interface de explicação e testes com utilizadores3.9Verificação da fidelidade da explicação3.10Prática: redigir uma explicação para uma pessoa afetada
4.1Auditoria interna e externa do sistema4.2Acesso do auditor a dados e modelos4.3Auditoria de caixa negra e respetivas técnicas4.4Testes por subgrupos e deteção de enviesamentos4.5Reprodutibilidade do resultado auditado4.6Proteção da informação durante uma auditoria4.7Relatório de auditoria e publicação4.8Inspeção pela autoridade e respetivos poderes4.9Investigação independente e acesso dos investigadores4.10Prática: conceber um plano de auditoria
5.1Registo público de algoritmos: conteúdo e manutenção5.2Avaliação de impacto e respetiva publicação5.3Participação das pessoas afetadas na conceção5.4Canal de reclamações e revisão humana5.5Comunicação com os meios de comunicação social e com o público5.6Transparência proativa versus reativa5.7Indicadores de transparência5.8O risco de uma transparência meramente formal5.9Melhoria contínua da política5.10Prática: conceber a ficha de informação pública de um sistema
6.1Escolha do sistema e do seu contexto6.2Mapa das obrigações de transparência6.3Documentação técnica e ficha do modelo6.4Conceção das explicações para cada público6.5Plano de auditoria e de acesso6.6Ficha de informação pública e registo de algoritmos6.7Canal de reclamações e revisão humana6.8Indicadores e plano de melhoria6.9Relatório do projeto6.10Defesa do projeto
Como você vai aprender
Formação 100% online no campus da SEIUM, com material descarregável, aulas gravadas e um tutor técnico atribuído. Não há horários fixos: os alunos progridem ao seu ritmo dentro da turma, o que permite conciliar a formação com o trabalho.
Cada módulo combina teoria, leitura orientada da regulamentação original e exercícios aplicados. O software de trabalho é Python (SHAP e LIME), IBM AI Fairness 360, Fairlearn, Jupyter Notebook, em versões gratuitas, académicas ou de avaliação. Os casos práticos baseiam-se em procedimentos reais de auditorias algorítmicas a sistemas concretos, na elaboração de fichas e registos de modelos e na análise de explicabilidade de decisões automatizadas. A avaliação é contínua, módulo a módulo, e inclui o projeto final integrador.
Desenvolva do início ao fim
O seu projeto final segue o fluxo de trabalho real da engenharia, passo a passo, revisto pelo seu tutor.
Compreender o que exige a transparência algorítmica e por que razão é necessária.
Interpretar as obrigações de transparência do Regulamento da Inteligência Artificial, do RGPD e do Regulamento dos Serviços Digitais.
Documentar sistemas algorítmicos através de fichas de modelo e registos.
Aplicar técnicas de explicabilidade como SHAP e LIME.
Realizar auditorias algorítmicas de enviesamento e desempenho.
Aonde isso pode levar você
Requisitos
- Não é exigida nenhuma habilitação prévia.
- Ligação à Internet e um computador capaz de executar o software do programa.
- Inglês suficiente para acompanhar a leitura técnica da regulamentação.
Pronto para começar?
Envie a sua candidatura hoje. A nossa equipa de admissões responde em 72 horas com o seu plano de estudos e as opções de financiamento.
Perguntas frequentes
O programa compreende 300 horas no total, distribuídas por 3 a 5 meses. Isso corresponde a uma média de 10 a 15 horas por semana, compatível com um trabalho a tempo inteiro.
O curso utiliza Python (SHAP e LIME), IBM AI Fairness 360, Fairlearn e Jupyter Notebook. São utilizadas versões gratuitas, académicas ou de avaliação, e o tutor indica a alternativa de código aberto sempre que esta existe.
Um diploma próprio da SEIUM, após a aprovação na avaliação contínua e no projeto integrador. Trata-se de formação interna, e não de uma qualificação oficial do Ministério.
Sim. Os módulos concluídos num curso ou num Diploma de Pós-Graduação na mesma área são reconhecidos para o programa avançado. Consulte a política de reconhecimento no momento da inscrição.
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