HI y IA

Resumen

Explore la intersección de la inteligencia artificial y la privacidad en la era digital, examinando los desafíos clave y las implicaciones para la tecnología moderna.

Programa de estudio

• Introducción a la IA y la privacidad
Panorama general de la inteligencia artificial
Definición e importancia de la privacidad
Contexto histórico de la IA y la privacidad
• Tecnologías de IA y preocupaciones sobre privacidad
Aprendizaje automático y privacidad de datos
Redes neuronales e información sensible
IA en tecnologías de vigilancia
• Marcos legales y éticos
Leyes y regulaciones de privacidad (por ejemplo, GDPR, CCPA)
Consideraciones éticas en el desarrollo de IA
Estudios de caso sobre violaciones de IA y privacidad
• Técnicas de protección de datos
Anonimización y seudonimización
Cifrado y seguridad de datos en sistemas de IA
Privacidad diferencial
• IA y privacidad en sectores específicos
Salud y privacidad de datos de pacientes
Servicios financieros y seguridad en IA
Redes sociales y privacidad del usuario
• Equilibrar la innovación en la IA con la privacidad
Diseño de sistemas de IA que preservan la privacidad
Transparencia y explicabilidad en IA
Percepción pública y confianza en tecnologías de IA
• Tendencias y desafíos futuros
Tecnologías emergentes e implicaciones para la privacidad
Impactos a largo plazo de la IA en la privacidad
Construcción de una estrategia de IA que priorice la privacidad
• Conclusión del curso
Resumen de conceptos clave
Discusiones y debates finales
Direcciones futuras en IA y privacidad
• Evaluación y calificación
Pruebas y tareas
Proyectos grupales sobre estudios de caso
Examen final y retroalimentación del curso

Asignaturas

Charlas de Conferencia