Sécurité, Scorpions, IA, Sauvages et Codage : L'Inattendu - Apprentissage Automatique Respectueux de la Vie Privée et Science des Données

Aperçu

Explorez l'intersection évolutive de l'apprentissage automatique soucieux de la vie privée, de la science des données et de la sécurité grâce à des approches de piratage innovantes et à des stratégies émergentes de résilience de l'IA.

Programme

• Introduction à l'apprentissage automatique conscient de la confidentialité
Aperçu de la confidentialité et de la sécurité dans l'IA
Concepts clés : confidentialité, intégrité et disponibilité
• Fondamentaux de la science des données
Collecte et prétraitement des données en tenant compte de la confidentialité
Analyse statistique et son rôle dans la protection de la confidentialité des données
• Techniques d'apprentissage automatique conscient de la confidentialité
Confidentialité différentielle
Apprentissage fédéré
Chiffrement homomorphe
• Sécurité dans l'apprentissage automatique
Vulnérabilités et modèles de menace
Apprentissage automatique adversarial
• Approches innovantes de hacking dans l'IA
Hacking éthique en science des données
Études de cas de systèmes d'IA sous attaque
• Construction de systèmes d'IA résilients
Robustesse et généralisation
Distillation défensive
• Scorpions et la vie sauvage : applications réelles
Études de cas : apprentissage automatique conscient de la confidentialité dans les soins de santé
Études de cas : sécurité dans les services financiers
• Codage des modèles d'apprentissage automatique conscient de la confidentialité
Mise en œuvre pratique des techniques de confidentialité
Exercices pratiques : développer des modèles d'apprentissage automatique sécurisés
• Tendances émergentes et directions futures
Gouvernance de l'IA et cadres politiques
Évolution des réglementations sur la confidentialité et leur impact sur l'IA
• Conclusion et considérations éthiques
Équilibrer innovation et responsabilité éthique
Rôle des ingénieurs en IA dans l'élaboration des normes de confidentialité

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Sujets

Science des données