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Sinopse

A disciplina de Ética e Dados é uma matéria optativa que versa sobre o uso ou manipulação de dados, para o desenvolvimento e/ou utilização de modelos ou ferramentas, a partir de uma perspectiva ética e social para o profissional da T.I.

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Obstáculos

O primeiro obstáculo são as vagas para a disciplina, haja vista que a mesma é bem concorrida. Além disso, para o docente, é um desafio acompanhar o que está acontecendo na área da tecnologia, no que se trata de ética e dados, pois a atualização de informações é muito rápida.

Metodologias

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Perguntas Frequentes
  • A disciplina de Ética e Dados é uma matéria optativa que versa sobre o uso ou manipulação de dados, para o desenvolvimento e/ou utilização de modelos ou ferramentas, a partir de uma perspectiva ética e social para o profissional da T.I.
    Não, a disciplina vai muito mais além da esfera jurídica
    2024

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    Conteúdos
  • Ementa

    • Ética e algoritmos; Governança de dados; Frameworks de avaliação ética e tomada de decisão; Os 5 C’s (consentimento, clareza, consistência, controle, consequências). Códigos de ética internacionais. Estudo de casos.

    Referências

    • Artigo: [Artigo1] CARVALHO, José Murilo de. Cidadania: tipos e percursos. Revista Estudos Históricos, Rio de Janeiro, v. 9, n. 18, p. 337-360, dez. 1996. ISSN 2178-1494 Artigo: [Artigo2] TAVARES, J. N. T. Educação e cidadania: qual cidadania? Percurso Acadêmico, Belo Horizonte, v. 6, n. 12, p. 392-410, jul./dez. 2016. Artigo: [Artigo3] Gebru, T., Morgenstern, J., Vecchione, B., Vaughan, J. W., Wallach, H., Daumé, H., & Crawford, K. (2018). Datasheets for Datasets. ArXiv, Artigo: [Artigo4] FRA. (2019). Data quality and artificial intelligence – mitigating bias and error to protect fundamental rights. FRA Focus, 18 Outros: [Resumo1] Mitchell, M., Wu, S., Zaldivar, A., Barnes, P., Vasserman, L., Hutchinson, B., Spitzer, E., Raji, I. D., & Gebru, T. (2019). Model Cards for Model Reporting. Proceedings of the Conference on Fairness, Accountability, and Transparency - FAT* '19, Artigo: [Artigo5] Shankar, S., Halpern, Y., Breck, E., Atwood, J., Wilson, J., & Sculley, D. (2017). No classification without representation: Assessing geodiversity issues in open data sets for the developing world. ArXiv, Nips, 1-5. Outros: [Resumo2] Raji, I. D., & Buolamwini, J. (2019). Actionable Auditing. 429-435. Artigo: [Artigo6] Gawande, A. (n.d.). The Checklist Manifesto: How to Get Things Right. Thomas, R., & Uminsky, D. (2020). The Problem with Metrics is a Fundamental Problem for AI. Ethics of Data Science Conference. Outros: [Resumo3] Dignum, V., Baldoni, M., Baroglio, C., Caon, M., Chatila, R., Dennis, L., Génova, G., Haim, G., Kließ, M. S., Lopez-Sanchez, M., Micalizio, R., Pavón, J., Slavkovik, M., Smakman, M., van Steenbergen, M., Tedeschi, S., van der Toree, L., Villata, Artigo: [Artigo7] Miller, T. (2019). Explanation in artificial intelligence: Insights from the social sciences. Artificial Intelligence, 267, 1-38 Outros: [Resumo4] Fiesler, C., Garrett, N., & Beard, N. (2020). What Do We Teach When We Teach Tech Ethics? Proceedings of the 51st ACM Technical Symposium on Computer Science Education, 289–295. Artigo: [Artigo8] Almeida, P., Santos, C., & Farias, J. S. (2020). Artificial Intelligence Regulation: A Meta-Framework for Formulation and Governance. Proceedings of the 53rd Hawaii International Conference on System Sciences, 3, 5257-5266. Site: DATA PROTECTION LAWS OF THE WORLD Site: DADOS PESSOAIS: A IMPORTÂNCIA DE CUIDAR E PROTEGER Site: Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD) - compilado Site: Data Lake – A Evolução do Site: Statmeup - Outliers e padronização Site: Como lidar com valores faltantes - missing Site: Características das Séries Temporais Site: Acurácia, Precisão e Exatidão Site: Cinco teorias que explicam o erro das pesquisas eleitorais em 2020 Site: Confidencialidade Integridade e Disponibilidade (CID) Site: O acesso à informação e as TIC estimulam a paz e o desenvolvimento Site: Lei de Acesso a Informação Site: Desafios éticos e morais da IA Site: Teachable Machine - o que tem de errado? Site: 10 diretrizes éticas para o uso da Inteligência Artificial Site: Explainable AI – how humans can trust AI Site: Estrutura de Ética de Inteligência Artificial da Austrália Site: Reflexão: É possível haver coexistência entre empatia e IA? Site: Os cinco Cs Livro: Livro: Conceitos e análises estatísticas - Capítulo 6 Site: AI Ethics Framework Site: Os Dilemas Éticos da Inteligência Artificial Site: Explicabilidade em Machine Learning: isso existe? Site: Observatório de políticas da OCDE.AI Site: Princípios da IA pela OECD Site: Os riscos éticos da IA Site: Maior fator de risco da IA: Dados errados Site: UE define quatro níveis de risco para a inteligência artificial Outros:  [Resumo1] Mitchell, M., Wu, S., Zaldivar, A., Barnes, P., Vasserman, L., Hutchinson, B., Spitzer, E., Raji, I. D., & Gebru, T. (2019). Model Cards for Model Reporting. Proceedings of the Conference on Fairness, Accountability, and Transparency - FAT* '19 Site: 1 - ÉTICA PROFISSIONAL E RESPONSABILIDADE FUNCIONAL Site: 2 - O que é Ética no Mundo Digital e por que é importante? Site: 1 - Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) Site: 2 - Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD) - compilado Site: 3 - Data Lake – A Evolução do Site: 2 - Statmeup - Outliers e padronização Livro: 3 - Livro: Conceitos e análises estatísticas - Capítulo 6 Site: 3 - Acurácia, Precisão e Exatidão Site: 4 - Cinco teorias que explicam o erro das pesquisas eleitorais em 2020 Site: 1 - Mais sobre características das Séries Temporais Site: 4 - Confidencialidade Integridade e Disponibilidade (CID) Site: 1 - Os cinco Cs Site: 2 - Desafios éticos e morais da IA  Site: 3 - Teachable Machine - o que tem de errado? Site: 6 - 10 diretrizes éticas para o uso da Inteligência Artificial  Site: 1 - AI Ethics Framework Site: 2 - Os Dilemas Éticos da Inteligência Artificial Site: 3 - Observatório de políticas da OCDE.AI

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        Conhecimentos / Competências Desejados

        É uma disciplina sem pré-requisitos, logo o discente deve apenas trazer a priori seu conhecimento de mundo para as aulas, e saber qual tipo profissional o discente está disposto a se tornar.

        Tópicos

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        Professor

        Ismenia Blavatsky de Magalhães
        Email: ismenias@imd.ufrn.br
        Sigaa

        Créditos
      • Juvam Rodrigues do Nascimento Neto
      • Produtor
        Matheus Marcos da Silva
      • Produtor
        Murilo Rondney Ribeiro da Costa
      • Produtor
        Tobias Nogueira Lopes
      • Produtor
        Vinicius de Freitas Cavalcante Moreira
      • Produtor
        Vitor Augusto Burratto Dias
      • Produtor