Fondamenti di Privacy AI per Machine Learning

Man mano che i modelli di machine learning diventano più diffusi, garantire la privacy dei dati che elaborano è fondamentale. Questo corso ti fornisce le conoscenze fondamentali per comprendere le vulnerabilità della privacy nei sistemi AI e implementare strategie di protezione robuste. Cosa imparerai: * Comprendere i concetti fondamentali della privacy dei dati e la sua importanza nei sistemi AI. * Identificare attacchi comuni alla privacy contro i modelli di machine learning, come l'inferenza di appartenenza e l'inversione del modello. * Applicare i principi della privacy differenziale per costruire modelli più sicuri e privati. * Conoscere tecniche di machine learning che preservano la privacy come le basi dell'apprendimento federato. * Valutare considerazioni etiche e quadri normativi relativi alla privacy dell'AI. * Esercitarsi nell'analisi di casi di studio di violazioni della privacy nei sistemi AI. Il corso inizia con concetti essenziali di privacy, esplora poi sistematicamente vari vettori di attacco e i meccanismi di difesa pratici, culminando in discussioni più ampie su etica e regolamentazione. Questo corso è pensato per principianti interessati all'AI, al machine learning e alla privacy dei dati. Non è richiesta alcuna esperienza pregressa in cybersecurity o matematica avanzata. Inizia oggi stesso a costruire sistemi AI più sicuri e consapevoli della privacy.