中
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。
人工智能 隐私与便利
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能
积累特定领域的专业知识
本课程是 人工智能时代的伦理 专项课程 专项课程的一部分
在注册此课程时，您还会同时注册此专项课程。
- 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
获得职业证书
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。
位教师
授课教师评分
4.3 (23个评价)
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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展
Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情，我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
自 2021开始学习的学生
''如果我的大学不提供我需要的主题课程，Coursera 便是最好的去处之一。'
Chaitanya A.
''学习不仅仅是在工作中做的更好：它远不止于此。Coursera 让我无限制地学习。'
学生评论
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99 条评论
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CM
5
已于 Oct 2, 2021审阅
This course provides practical steps to protect privacy.
CA
4
已于 Feb 12, 2021审阅
A good course on balancing between privacy and aggregate results. It tells how anonymization should be done. It did not cover enough the correlations between privacy and accuracy though
BS
5
已于 Dec 22, 2020审阅
This was a very interesting eye opening Course of the Future, thank you.
常见问题
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