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AI 프라이버시 및 편의성
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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.

الوحدات

강의 소개

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1 Discussions

  • 환영 인사

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  • 강의 개요

익명 데이터 세트

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1 Assignment

  • 학습 이해도 점검

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  • 여러분의 데이터는 얼마나 안전합니까?

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  • Netflix Prize: 익명 데이터 세트 알아보기

프라이버시와 적대적 모델

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2 Assignment

  • 학습 이해도 점검
  • 주간 퀴즈

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  • 프라이버시 침해

3 Videos

  • 알고리즘 및 프라이버시
  • 프라이버시에 대한 적대적 공격
  • 주간 복습

1 Readings

  • Clearview AI

데이터 세트 보호

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1 Assignment

  • 학습 이해도 점검

1 Videos

  • 여러분의 모델은 얼마나 안전합니까?

1 Readings

  • 데이터 세트 보안

디퍼렌셜 프라이버시

    • 3 Videos
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2 Assignment

  • 학습 이해도 점검
  • 주간 퀴즈

1 Discussions

  • 프라이버시와 기업의 이익

3 Videos

  • 노이즈 및 신호: 프라이버시 보호
  • 디퍼렌셜 프라이버시의 구현
  • 주간 복습

1 Readings

  • Apple의 디퍼렌셜 프라이버시

균형 전략: 프라이버시, 설명 가능성, 공정성

    • 2 Videos
    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • 학습 이해도 점검

2 Videos

  • 프라이버시 기술 적용 사례
  • 화이트박스 모델과 블랙박스 모델

윤리적 모델 구현

    • 3 Videos
    • 1 Readings
    • 1 Discussion
    • 2 Assignment
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2 Assignment

  • 학습 이해도 점검
  • 주간 퀴즈

1 Discussions

  • 심층 질문

3 Videos

  • 시장 및 게임 이론: 사용자 중심
  • 알고리즘의 복잡성 파헤치기
  • 주간 복습

1 Readings

  • 설명 가능성을 기반으로 한 신뢰

Auto Summary

Explore the essentials of security and privacy in machine learning with "AI 프라이버시 및 편의성" on Coursera. Delve into ethical considerations and learn methods to protect user privacy while building effective predictive models. This professional-level course, available through Starter and Professional subscriptions, is ideal for those in the Data Science & AI domain aiming to understand the impact of algorithms on user privacy and transparency.

Brent Summers
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