Federated Learning und Privacy-Preserving AI: Datenschutzkonforme KI-Trainingsmethoden
Herausgegeben von der Tanagra Akademie · Zuletzt aktualisiert am
Künstliche Intelligenz braucht Daten, und die besten KI-Modelle werden typischerweise auf den größten Datensätzen trainiert. Doch was, wenn diese Daten sensibel sind? Patientenakten, Finanztransaktionen, Produktionsgeheimnisse: In vielen der wertvollsten Anwendungsgebiete verbieten Datenschutzgesetze, Compliance-Vorgaben oder schlicht das Wettbewerbsrecht, Daten an einen zentralen Ort zu...
Auf einen Blick
| Kategorie | Sicherheit |
|---|---|
| Niveau | Experte |
| Dauer | 50 Min |
| Sprache | Deutsch |
| Zugang | im Abo enthalten |
| Zuletzt aktualisiert |
Inhalt des Kurses
- Lektion 1: Das Datenschutz-Dilemma der KI
- Lektion 2: Wie Federated Learning funktioniert
- Lektion 3: Differential Privacy, die mathematische Garantie
- Lektion 4: Kryptografische Methoden für KI
- Lektion 5: Frameworks und Implementierung
- Lektion 6: Anwendungsfälle und Zukunft
Vollständiger Kurs
Dieser Kurs ist Teil des Akademie-Abos. Enthalten sind alle Kurse des Katalogs, laufende Aktualisierungen und neue Kurse während der Laufzeit.