Explore les technologies de protection de la vie privée, la protection des données, les risques de surveillance et les technologies d'amélioration de la vie privée pour la vie privée sociale et institutionnelle.
Se penche sur l'analyse des données topologiques, en mettant l'accent sur les fondements mathématiques des réseaux neuronaux et en explorant l'hypothèse multiple et l'homologie persistante.
Présente des concepts clés en probabilité et en statistiques, couvrant des expériences aléatoires, des événements, des intersections, des syndicats et plus encore.
Explore le théorème de la limite centrale, la covariance, la corrélation, les variables aléatoires articulaires, les quantiles et la loi des grands nombres.
Examine les risques et les techniques liés à la désanonymisation des données, y compris les lacunes dans les méthodes et les exemples réels de tentatives infructueuses.
