본 강의에서는 머신 러닝 분야에서의 보안 및 프라이버시와 관련된 기본 개념을 살펴봅니다. 그 기저에 깔린 윤리를 깊이 있게 탐구하면서, 유효한 예측 모델을 구축하는 과정에서 사용자의 프라이버시를 보호하는 방법을 알아보겠습니다. 또한 두 가지 심층 질문을 통해, 기업이 알고리즘을 구현하는 방법과 그에 따라 현재와 미래에 사용자 프라이버시 및 투명성에 영향을 미치는 방법도 모색할 것입니다.
提供:


AI 프라이버시 및 편의성
LearnQuestこのコースについて
柔軟性のある期限
スケジュールに従って期限をリセットします。
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中級レベル
約6時間で修了
韓国語
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シラバス - 本コースの学習内容
2時間で修了
프라이버시와 편의성 및 빅 데이터
2時間で修了
5件のビデオ (合計19分), 2 学習用教材, 3 個のテスト
2時間で修了
프라이버시 보호: 이론 및 방법
2時間で修了
4件のビデオ (合計16分), 2 学習用教材, 3 個のテスト
2時間で修了
투명성 모델 구축
2時間で修了
5件のビデオ (合計20分), 1 学習用教材, 3 個のテスト
よくある質問
When will I have access to the lectures and assignments?
What will I get if I purchase the Certificate?
Is financial aid available?
さらに質問がある場合は、受講者ヘルプセンターにアクセスしてください。