Déplacez-vous dans la protection de la vie privée analyse fédérée pour la médecine personnalisée, discuter des défis, des solutions, et des applications du monde réel.
Introduit des exercices Jupyter sur la confidentialité différentielle, couvrant les générateurs aléatoires, la compréhension de l'impact d'intrusion de données, et les applications pratiques.
Explore les défis de l'apprentissage profond et des applications d'apprentissage automatique, couvrant la surveillance, la confidentialité, la manipulation, l'équité, l'interprétabilité, l'efficacité énergétique, les coûts et la généralisation.
Explore les implications juridiques des enchères en temps réel dans la publicité en ligne, en se concentrant sur la protection des données et les préoccupations de confidentialité.
Examine la définition, les objectifs et les implications des frontières intelligentes, y compris les préoccupations relatives à la confidentialité des données et l'impact sur les droits des migrants.
Explore la nature multiforme de la vie privée, ses définitions, ses implications et ses cadres réglementaires, en se concentrant sur le phénomène du Web réel illustré par la politique de nom de Facebook.
Explore la législation sur la protection de la vie privée, y compris l’interprétation du RGPD et les réglementations suisses à venir en matière de protection des données.
Explore l'intersection entre l'apprentissage automatique et la cryptographie, en mettant l'accent sur l'apprentissage automatique sûr à travers des outils et des modèles cryptographiques.
