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“
Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)
Dozent: LearnQuest Network
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Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
5 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
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Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Prädiktive Modellierung
- Kategorie: Künstliche Intelligenz
- Kategorie: AI-Sicherheit
- Kategorie: Bewertungen der Anfälligkeit
- Kategorie: Persönlich identifizierbare Informationen
- Kategorie: Datenverwaltung
- Kategorie: Informationen zum Datenschutz
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Datensicherheit
- Kategorie: Verantwortungsvolle AI
- Kategorie: Daten-Ethik
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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.
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„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
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.
YL
Geprüft am 22. Mai 2021
The concepts were easier to grasp and a nice introduction into the complexities around algorithmic models and building ethical practices from the outset.
CA
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
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