课程主页: https://www.coursera.org/learn/ai-privacy-and-convenience

课程概述

在这个《人工智能隐私与便利性》课程中，我们将深入探讨与机器学习项目的安全性和隐私相关的基本概念。该课程将讨论如何在创建有用的预测模型的同时保护用户免受隐私侵犯，并审视这些决策背后的伦理问题。我们还将提出大问题，探讨企业如何实施算法以及这如何影响用户的隐私和透明度，特别是在现在和未来的发展中。

课程大纲

1. 隐私与便利性 vs 大数据

   在第一个模块中，我们将讨论在机器学习中真正的匿名性和隐私的含义。

2. 保护隐私：理论与方法

   在第二个模块中，我们将更深入地研究数据集安全性。我们还将探讨为现有和新数据集添加隐私的方法，以保护数据集中个体的隐私。

3. 构建透明模型

   在第三个模块中，我们将讨论将伦理和私密模型付诸实践。我们将探讨可解释人工智能运动以及为构建这些算法的团队所面临的权衡。

课程评价

该课程提供了多维度的视角，尤其是在当今数字化快速发展的时代，隐私和安全性变得尤为重要。讲师们深入浅出的讲解使得复杂的概念更易理解，且课程内容涵盖了从理论到实践的各个方面，非常适合希望在人工智能领域与伦理和隐私保护相关问题上深化理解的学习者。此外，本课程强调了企业如何在追求便利性与保护用户隐私之间找到平衡，值得各类专业人员及有兴趣的公众仔细学习。课程中贯穿的伦理思考不仅适用于机器学习和数据科学领域，实际上也是其他行业从业者在进行数据驱动决策时应当关注的重要问题。

课程主页: https://www.coursera.org/learn/ai-privacy-and-convenience