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
LearnQuestInformações sobre o curso
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Nível intermediário
Aprox. 6 horas para completar
Coreano
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Programa - O que você aprenderá com este curso
2 horas para concluir
프라이버시와 편의성 및 빅 데이터
2 horas para concluir
5 vídeos (Total 19 mín.), 2 leituras, 3 testes
2 horas para concluir
프라이버시 보호: 이론 및 방법
2 horas para concluir
4 vídeos (Total 16 mín.), 2 leituras, 3 testes
2 horas para concluir
투명성 모델 구축
2 horas para concluir
5 vídeos (Total 20 mín.), 1 leitura, 3 testes
Perguntas Frequentes – FAQ
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Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao estudante.