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.
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AI 프라이버시 및 편의성
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강의 계획표 - 이 강좌에서 배울 내용
완료하는 데 2시간 필요
프라이버시와 편의성 및 빅 데이터
완료하는 데 2시간 필요
5개 동영상 (총 19분), 2 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
완료하는 데 2시간 필요
프라이버시 보호: 이론 및 방법
완료하는 데 2시간 필요
4개 동영상 (총 16분), 2 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
완료하는 데 2시간 필요
투명성 모델 구축
완료하는 데 2시간 필요
5개 동영상 (총 20분), 1 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
자주 묻는 질문
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