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
LearnQuestÜber diesen Kurs
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Stufe „Mittel“
Ca. 6 Stunden zum Abschließen
Koreanisch
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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
2 Stunden zum Abschließen
프라이버시와 편의성 및 빅 데이터
2 Stunden zum Abschließen
5 Videos (Gesamt 19 min), 2 Lektüren, 3 Quiz
2 Stunden zum Abschließen
프라이버시 보호: 이론 및 방법
2 Stunden zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 16 min), 2 Lektüren, 3 Quiz
2 Stunden zum Abschließen
투명성 모델 구축
2 Stunden zum Abschließen
5 Videos (Gesamt 20 min), 1 Lektüre, 3 Quiz
Häufig gestellte Fragen
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