AI 프라이버시 및 편의성

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There are 3 modules in this course

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.

Module details

모듈 1에서는 머신 러닝에서 익명성과 프라이버시의 실제 의미가 무엇인지 알아봅니다.

What's included

5 videos2 readings3 assignments2 discussion prompts

5 videosTotal 19 minutes

강의 개요3 minutes
여러분의 데이터는 얼마나 안전합니까?5 minutes
알고리즘 및 프라이버시4 minutes
프라이버시에 대한 적대적 공격5 minutes
주간 복습1 minute

2 readingsTotal 40 minutes

Netflix Prize: 익명 데이터 세트 알아보기20 minutes
Clearview AI20 minutes

3 assignmentsTotal 50 minutes

주간 퀴즈30 minutes
학습 이해도 점검10 minutes
학습 이해도 점검10 minutes

2 discussion promptsTotal 25 minutes

환영 인사10 minutes
프라이버시 침해15 minutes

모듈 2에서는 데이터 세트의 보안에 대해 자세히 알아봅니다. 또한 기존 및 신규 데이터 세트에 포함된 개인을 보호하기 위한 프라이버시 보장 기술도 함께 살펴보겠습니다.

What's included

4 videos2 readings3 assignments1 discussion prompt

4 videosTotal 16 minutes

여러분의 모델은 얼마나 안전합니까?5 minutes
노이즈 및 신호: 프라이버시 보호5 minutes
디퍼렌셜 프라이버시의 구현4 minutes
주간 복습1 minute

2 readingsTotal 40 minutes

데이터 세트 보안20 minutes
Apple의 디퍼렌셜 프라이버시20 minutes

3 assignmentsTotal 50 minutes

주간 퀴즈30 minutes
학습 이해도 점검10 minutes
학습 이해도 점검10 minutes

1 discussion promptTotal 15 minutes

프라이버시와 기업의 이익15 minutes

모듈 3에서는 윤리적 비공개 모델 실현에 대해 알아봅니다. 설명 가능한 AI의 발전 동향과 이러한 알고리즘을 개발하는 팀에서 겪을 수 있는 이해 충돌 문제를 함께 살펴보겠습니다.

What's included

5 videos1 reading3 assignments1 discussion prompt

5 videosTotal 20 minutes

프라이버시 기술 적용 사례5 minutes
화이트박스 모델과 블랙박스 모델4 minutes
시장 및 게임 이론: 사용자 중심5 minutes
알고리즘의 복잡성 파헤치기5 minutes
주간 복습1 minute

1 readingTotal 20 minutes

설명 가능성을 기반으로 한 신뢰20 minutes

3 assignmentsTotal 50 minutes

주간 퀴즈30 minutes
학습 이해도 점검10 minutes
학습 이해도 점검10 minutes

1 discussion promptTotal 15 minutes

심층 질문15 minutes

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