IA que preserva la privacidad

Resumen

Privacy is a growing concern in AI systems, especially as organizations process vast amounts of sensitive data. Failing to address privacy risks can lead to regulatory penalties, eroded trust, and missed opportunities for innovation.

In this course, Privacy-preserving AI, you’ll learn to implement Privacy-enhancing Technologies (PETs) that balance data utility with privacy and compliance. First, you’ll explore the foundational techniques of privacy-preserving AI, including Differential Privacy, Federated Learning, and Homomorphic Encryption.

Next, you’ll discover how to practically implement these technologies in real-world AI workflows, ensuring compliance with regulations like GDPR while maintaining performance. Finally, you’ll learn how to navigate the challenges of privacy-preserving AI, such as computational overhead and data utility trade-offs, while aligning with ethical AI principles.

When you finish this course, you’ll have the skills and knowledge of privacy-preserving AI techniques needed to build secure, compliant, and trustworthy AI systems that drive innovation and maintain user confidence.

Programa

• 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

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Impartido por

Ed Freitas

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Materias

Information Security (InfoSec)