In diesem Kurs werden wir uns mit den grundlegenden Konzepten für die Sicherheit und den Datenschutz bei Projekten des maschinellen Lernens befassen. Wir werden uns mit der Ethik hinter diesen Entscheidungen befassen und untersuchen, wie wir Nutzer vor Verletzungen der Privatsphäre schützen und gleichzeitig nützliche Vorhersagemodelle erstellen können. Wir werden auch große Fragen darüber stellen, wie Unternehmen Algorithmen implementieren und wie sich dies auf den Datenschutz und die Transparenz der Nutzer jetzt und in Zukunft auswirkt.
Künstliche Intelligenz - Datenschutz und Bequemlichkeit
Künstliche Intelligenz - Datenschutz und Bequemlichkeit
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Ethik im Zeitalter der KI
Dozent: Brent Summers
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enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.7
(79 Bewertungen)
Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
Es dauert 5 Stunden
3 Wochen bei 1 Stunde pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Ethik der künstlichen Intelligenz
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Datenschutz
- Kategorie: Sicherheit
- Kategorie: Ethik
Wichtige Details
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9 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Ethik im Zeitalter der KI
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
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In diesem Kurs gibt es 3 Module
In Modul 1 werden wir besprechen, was echte Anonymität und Privatsphäre beim maschinellen Lernen bedeuten
Das ist alles enthalten
5 Videos2 Lektüren3 Aufgaben2 Diskussionsthemen
In Modul 2 werden wir einen tieferen Blick auf die Sicherheit von Datensätzen werfen. Wir werden uns auch mit Methoden befassen, mit denen wir den Datenschutz für bestehende und neue Datensätze erhöhen können, um die darin enthaltenen Personen zu schützen
Das ist alles enthalten
4 Videos2 Lektüren3 Aufgaben1 Diskussionsthema
In Modul 3 werden wir die Umsetzung ethischer, privater Modelle in die Praxis diskutieren. Wir werden die Bewegung für erklärbare KI sowie die Kompromisse für die Teams, die diese Algorithmen entwickeln, untersuchen
Das ist alles enthalten
5 Videos1 Lektüre3 Aufgaben1 Diskussionsthema
Dozent
Lehrkraftbewertungen
4.4 (17 Bewertungen)von
Empfohlen, wenn Sie sich für Datenanalyse interessieren
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
Bewertungen von Lernenden
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SY
5
Geprüft am 2. Apr. 2021
A relatively short but interesting course relating to privacy concerns around AI and ways to manage/improve models to address these concerns.
CA
4
Geprüft am 12. Feb. 2021
A good course on balancing between privacy and aggregate results. It tells how anonymization should be done. It did not cover enough the correlations between privacy and accuracy though
BS
5
Geprüft am 22. Dez. 2020
This was a very interesting eye opening Course of the Future, thank you.
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