Módulo 1: Fundamentos da inteligência artificial

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Overview- Computação quântica

O que é computação quântica e como ela pode alterar o futuro do direito?

Professor: Bruno Feigelson

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Introdução à Inteligência Artificial (IA) e ao Machine Learning (ML)

-Desenvolvimento da IA;

-Definições de IA e ML;

-Diferentes abordagens de IA (simbólica vs. conexionista);

-Conceitos-chave: aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado e aprendizado por reforço.

Professor: Guilherme Feulo

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Principais algoritmos, técnicas e aplicações de inteligência artificial

-Redes Neurais e Aprendizado Profundo (Deep Learning)

-Visão Computacional (reconhecimento de imagem, detecção de objetos)

-Processamento de Linguagem Natural (NLP) (análise de sentimento, chatbots)

-IA Generativa

Professor: Guilherme Feulo

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Módulo 2: Ética na inteligência artificial

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Princípios éticos

-Transparência, equidade e responsabilidade

-Viés algorítmico e discriminação

-Diretrizes éticas (OCDE, IEEE, União Europeia)

-Casos de estudo sobre ética na IA

Professora: Melina Ferracini

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Impacto ético e social da IA

-Desigualdade e acesso à tecnologia

-IA e o mercado de trabalho

-Impacto econômico de implementações de IA

Professora: Melina Ferracini

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Apresentação de case

- Case Tools Law para Microsoft

Professora: Thainá de Sá

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Módulo 3: Regulação da inteligência artificial (Panorama Internacional)

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AI ACT

Introdução ao AI Act

Requisitos e obrigações para desenvolvedores de IA

Categorias de risco e conformidade

Impacto esperado e desafios na implementação

Professora: Camila Guimarães

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Outras iniciativas regulatórias

- Contextos de proposta de regulação dos EUA, da China e de países da América Latina

Professor: PhD. Humberto Ortiz Rodriguez

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Módulo 4: Regulação da inteligência artificial (Brasil)

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Cenário regulatório brasileiro: normativas aplicáveis

- Leis e regulamentações brasileiras aplicáveis à IA (EBIA, PBIA, principais PLs em trâmite, iniciativas setoriais)

- Desafios e oportunidades na conformidade com a legislação brasileira

Professora: Lara Rocha Garcia

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Cenário regulatório brasileiro: PL 2338/23

Principais disposições do PL 2338/23

- histórico

- princípios

- direitos dos usuários

- categorização de riscos

- responsabilidade

Professora: Paula Rodrigues

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Módulo 5: Proteção de dados e gestão de risco da inteligência artificial

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Proteção de dados e IA

- O desafio da legalidade no tratamento de dados pessoais para treinamento de IA (bases legais)

- Autoridades de Proteção de Dados e IA (inclusive ANPD)

- O caso Clearview AI

Professora: Tatiana Coutinho

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Gestão de risco

- identificação e avaliação de riscos (por onde começar)

- A avaliação de impacto algorítmico (definição, finalidade, abrangência, aplicabilidade)

e a sua relevância para a mitigação de viéses discriminatórios

Professora: Maraísa Rosa Cezarino

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Apresentação de case

- Case Daniel Law

Professora: Maraísa Rosa Cezarino

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Módulo 6: Contextos jurídicos específicos (parte I)

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Responsabilidade Civil e IA

- Desafios na atribuição de responsabilidade em sistemas de IA

- Responsabilidade dos atores de IA.

- Problemas de causalidade e previsibilidade de danos.

Professora: Amanda Smith Martins

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Relação de consumo e IA

- Aplicações (personalização de produtos/serviços, atendimento ao cliente, análise comportamental do consumidor);

- Impactos legais

Professora: Mariana Palmeira

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Módulo 7: Contextos jurídicos específicos (parte II)

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Propriedade intelectual e IA

- Direitos autorais e IA

Criações geradas por IA: quem é o titular dos direitos?

Uso de obras protegidas no treinamento de sistemas de IA (machine learning)

Exemplos de discussões atuais sobre o tema

Professora: Renata Yumi Idie

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Poder Judiciário e IA

- A Resolução 332 do CNJ

- Iniciativas relevantes do Poder Judiciário (Painel CNJ) para o profissional do direito

- Desafios e oportunidades

Professora: Paula Rodrigues

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Apresentação de case

- Case SemProcesso (Spectter)

Professora: Ana Couto

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Módulo 8: Ferramentas: usabilidade, tendências de mercado, segurança

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Cibersegurança e IA

- contextualização da cibersegurança na era da IA

- aplicações práticas: detecção de ameaças, resposta a incidentes, prevenção a fraudes

- Desafios: adversarial AI, impactos jurídicos

Professora: Roberta Lopes

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Legal prompt engeneering e as principais ferramentas

- Como definir um prompt adequado ao resultado esperado;

- Métodos para resultados eficientes;

- Principais ferramentas:

    - chat gpt 4

    - copilot

    - gemini

    - maritaca

Professor: Ruy Coppola Júnior

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Módulo 9: Workshop

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IA potencializando o trabalho jurídico: prompts e tratamento do resultado

(i) Construindo uma política interna com ChatGPT:

- o racional de uma política

- uso do ChatGPT

- refinamento de prompts

(ii) uma contestação com ChatGPT:

- fatos e fundamentos jurídicos

- uso do ChatGPT

- refinamento de prompts

Professor: Gustavo Rocha

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