Alucinações, Erros e Limitações da IA

O que você vai aprender

• ✓Reconhecer alucinações e outros tipos de erro produzidos por modelos.
• ✓Classificar o risco de uma resposta conforme o impacto de uma possível falha.
• ✓Aplicar um fluxo de verificação baseado em fontes primárias e evidências.
• ✓Definir revisão humana, limites de uso e registro de incidentes.

Conteúdo organizado para aplicar

1. 01O que é alucinação em IA
2. 02Por que modelos alucinam
3. 03Tipos de erro e níveis de risco
4. 04Sinais de alerta
5. 05Fluxo de verificação e fontes primárias
6. 06RAG, grounding e prompts de redução de erro
7. 07Revisão humana, matriz de decisão e incidentes
8. 08Exercícios, projeto final e glossário