在本课程中,我们将探讨机器学习项目中涉及安全和隐私的基本概念。我们将深入探讨这些决策背后的道德规范,探讨如何在创建有用的预测模型的同时保护用户隐私不受侵犯。我们还将就企业如何实施算法以及这在现在和将来如何影响用户隐私和透明度提出重大问题。
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积累特定领域的专业知识
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书

该课程共有3个模块
在 Modulation 1 中,我们将讨论真正的匿名和隐私在机器学习中的含义。
涵盖的内容
5个视频2篇阅读材料3个作业
在模块 2 中,我们将深入了解数据集的安全性。我们还将研究为现有数据集和新数据集增加隐私保护的方法,以保护其中的个人。
涵盖的内容
4个视频2篇阅读材料3个作业
在模块 3 中,我们将讨论如何将合乎道德的私有模型付诸实践。我们将探讨可解释的人工智能运动,以及构建这些算法的团队需要权衡的问题
涵盖的内容
5个视频1篇阅读材料3个作业
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将此证书添加到您的 LinkedIn 个人资料、简历或履历中。在社交媒体和绩效考核中分享。
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Infosec
人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展




学生评论
99 条评论
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已于 Oct 2, 2021审阅
This course provides practical steps to protect privacy.
已于 Dec 22, 2020审阅
This was a very interesting eye opening Course of the Future, thank you.
已于 Apr 2, 2021审阅
A relatively short but interesting course relating to privacy concerns around AI and ways to manage/improve models to address these concerns.
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