Johns Hopkins University

Sicherung von KI und fortgeschrittenen Themen

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Sicherung von KI und fortgeschrittenen Themen

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Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.

25 Bewertungen

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

2 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
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Was Sie lernen werden

  • Lernen Sie, wie Sie KI-basierte Lösungen zur Erkennung und Verhinderung von Kreditkartenbetrug in Cloud-Umgebungen implementieren.

  • Entdecken Sie die Grundlagen generativ-adversarischer Netzwerke und deren Anwendungen bei der Erzeugung synthetischer Daten.

  • Sammeln Sie praktische Erfahrungen mit Black-Box- und White-Box-Adversarial-Angriffen, um die Robustheit von Modellen zu bewerten und zu verbessern.

  • Eignen Sie sich Techniken des Feature Engineering und der Leistungsbewertung an, um KI-Modelle für Anwendungen im Bereich der Cybersicherheit zu optimieren.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: AI-Sicherheit
  • Kategorie: Technische Merkmale
  • Kategorie: Cyber-Sicherheitsstrategie
  • Kategorie: Daten-Synthese
  • Kategorie: Reinforcement Learning
  • Kategorie: Bewertung des Modells
  • Kategorie: Modell-Optimierung
  • Kategorie: Cybersecurity

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Generative adversarische Netze (GANs)
  • Kategorie: Aufdeckung von Betrug

Wichtige Details

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15 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „KI für Cybersecurity“
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 6 Module

Dieser Kurs bietet einen umfassenden Einblick in KI-basierte Lösungen zur Erkennung von Kreditkartenbetrug und legt den Schwerpunkt auf die Implementierung und Bewertung fortschrittlicher Algorithmen, darunter Generative Adversarial Networks (GANs). Die Teilnehmer sammeln praktische Erfahrungen bei der Durchführung von Adversarial-Angriffen und der Optimierung von Machine-Learning-Modellen und verbessern so ihre Fähigkeit, robuste KI-Systeme zu entwickeln. Im Rahmen praktischer Projekte wenden die Teilnehmer ihr Wissen an, um reale Herausforderungen im Bereich der Betrugserkennung und der Modellrobustheit zu bewältigen.

Das ist alles enthalten

2 Lektüren

In diesem Modul befassen wir uns mit den Hintergründen von Bedrohungen, die Kreditkartenbetrug verhindern. Anschließend untersuchen wir praktische Implementierungen zur Erkennung von Kreditkartenbetrug. Außerdem erörtern wir Kennzahlen zur Bewertung der Leistungsfähigkeit von Algorithmen zur Erkennung von Kreditkartenbetrug.

Das ist alles enthalten

2 Videos3 Lektüren3 Aufgaben

In diesem Modul befassen wir uns mit den Grundlagen generativer adversarischer Netzwerke (GANs). Anschließend untersuchen wir eine praktische GAN-Implementierung und wie diese genutzt werden kann, um synthetische Daten zu generieren, die von echten Daten kaum zu unterscheiden sind.

Das ist alles enthalten

2 Videos3 Lektüren3 Aufgaben

In diesem Modul werden wir uns mit Black-Box- und White-Box-Adversarial-Angriffen befassen. Außerdem werden wir uns mit praktischen Implementierungen verschiedener Adversarial-Angriffe beschäftigen.

Das ist alles enthalten

2 Videos3 Lektüren3 Aufgaben1 Unbewertetes Labor

In diesem Modul beschäftigen wir uns mit dem verstärkenden Lernen (RL) und dessen Einsatzmöglichkeiten bei adversarialen Angriffen. Außerdem befassen wir uns mit Data-Engineering-Techniken zur Optimierung von Datensätzen, um die Leistung von ML-Modellen zu verbessern.

Das ist alles enthalten

2 Videos3 Lektüren3 Aufgaben

In diesem Modul werden wir uns mit Techniken des Feature-Engineering und der Modelloptimierung befassen. Außerdem werden wir uns mit Leistungskennzahlen für ML-Modelle beschäftigen.

Das ist alles enthalten

2 Videos3 Lektüren3 Aufgaben

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Dozent

Lehrkraftbewertungen
(6 Bewertungen)
Lanier Watkins
Johns Hopkins University
3 Kurse11.999 Lernende

von

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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.

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.“

Häufig gestellte Fragen