IA que preserva la privacidad

Resumen

La privacidad es una preocupación creciente en los sistemas de IA, especialmente cuando las organizaciones procesan grandes cantidades de datos sensibles. No abordar los riesgos de privacidad puede llevar a sanciones regulatorias, erosión de la confianza y oportunidades perdidas para la innovación.

En este curso, IA con preservación de privacidad, aprenderás a implementar Tecnologías de Mejora de la Privacidad (PETs) que equilibran la utilidad de los datos con la privacidad y el cumplimiento. Primero, explorarás las técnicas fundamentales de la preservación de la privacidad en la IA, incluidas la Privacidad Diferencial, el Aprendizaje Federado y la Cifrado Homomórfico.

Luego, descubrirás cómo implementar prácticamente estas tecnologías en flujos de trabajo de IA en el mundo real, asegurando el cumplimiento con regulaciones como el GDPR mientras se mantiene el rendimiento. Finalmente, aprenderás a navegar los desafíos de la IA con preservación de la privacidad, como la sobrecarga computacional y las compensaciones de utilidad de datos, mientras te alineas con los principios éticos de la IA.

Cuando termines este curso, tendrás las habilidades y el conocimiento de las técnicas de IA con preservación de la privacidad necesarios para construir sistemas de IA seguros, cumplidores y confiables que impulsen la innovación y mantengan la confianza del usuario.

Programa de estudio

• Introducción a la IA Preservadora de la Privacidad
Importancia de la privacidad en los sistemas de IA
Resumen de los riesgos y desafíos de la privacidad
Panorama regulatorio: GDPR y otras leyes de privacidad
• Técnicas Fundamentales de la IA Preservadora de la Privacidad
Privacidad Diferencial
Conceptos y definiciones
Mecanismos y aplicaciones
Ventajas y limitaciones
Aprendizaje Federado
Arquitectura y casos de uso
Beneficios y desafíos de privacidad
Cifrado Homomórfico
Principios y tipos
Aplicaciones prácticas en IA
• Implementación de Tecnologías que Mejoran la Privacidad (PETs)
Integración de PETs en los flujos de trabajo de IA
Equilibrio entre utilidad de los datos y privacidad
Estudios de caso y ejemplos del mundo real
• Asegurando el Cumplimiento y Rendimiento
Técnicas para el cumplimiento con el GDPR y otras regulaciones
Mantenimiento del rendimiento de la IA mientras se preserva la privacidad
Herramientas y marcos para la IA preservadora de la privacidad
• Navegando los Desafíos en la IA Preservadora de la Privacidad
Consideraciones de sobrecarga computacional y eficiencia
Abordando los compromisos de utilidad de los datos
Principios de IA ética y responsable
• Aplicaciones Prácticas e Innovaciones
Casos de uso innovadores en varias industrias
Tendencias futuras en la IA preservadora de la privacidad
• Cierre del Curso
Revisión de conceptos y técnicas clave
Estrategias para implementar sistemas de IA preservadores de la privacidad
Proyecto final: Diseñar un sistema de IA preservador de la privacidad
• Recursos Adicionales y Aprendizaje Continuo
Lecturas recomendadas y artículos de investigación
Comunidades y foros en línea para aprendizaje continuo

---

Enseñado por

Ed Freitas

---

Asignaturas

Seguridad de la Información (InfoSec)