Kurs „Homomorphe Verschlüsselung und Datenschutz in KI-Modellen“ + 8 ECTS-Credits

Online-Schulung

Kurs „Homomorphe Verschlüsselung und Datenschutz in KI-Modellen“ + 8 ECTS-Credits

Name: Kurs „Homomorphe Verschlüsselung und Datenschutz in KI-Modellen“ + 8 ECTS-Credits en Bonaire
Brand: INESEM - INSTITUTO EUROPEO DE ESTUDIOS EMPRESARIALES
SKU: 417724-2503
Availability: InStock

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200 Std.

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8 ECTS

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Spanisch

In der heutigen Zeit, in der Daten das neue Öl sind und künstliche Intelligenz (KI) Innovationen vorantreibt, ist der Datenschutz zu einem entscheidenden Anliegen geworden. Die zunehmende Verbreitung von KI-Modellen in der Cloud und bei sensiblen Daten unterstreicht den Bedarf an Technologien, die eine Verarbeitung ermöglichen, ohne die ursprünglichen Informationen preiszugeben. Die homomorphe Verschlüsselung erweist sich als revolutionäre Lösung, die es ermöglicht, Berechnungen direkt an verschlüsselten Daten durchzuführen, ohne diese entschlüsseln zu müssen. Der Kurs „Homomorphe Verschlüsselung und Datenschutz in KI-Modellen“ richtet sich an die Nachfrage nach Fachkräften, die in der Lage sind, KI-Lösungen zu implementieren, die den Datenschutz gewährleisten, was in Bereichen wie Gesundheit oder Finanzen von entscheidender Bedeutung ist.

Instituciones educativas

260€

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Zu berücksichtigende Details

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Mehrsprachige Unterstützung

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Digitales Zertifikat im Lieferumfang enthalten

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Assistentin Phia

Ziele

- Identifizieren Sie Anwendungen der homomorphen Verschlüsselung in der KI. - Verstehen Sie die Prinzipien der homomorphen Verschlüsselung. - Wenden Sie homomorphe Verschlüsselungsschemata auf Daten an. - Integrieren Sie homomorphe Verschlüsselung in Modelle für maschinelles Lernen. - Bewerten Sie die Auswirkungen des Datenschutzes auf das KI-Design. - Entwickeln Sie KI-Lösungen, die die Vertraulichkeit schützen.

Inhalt

Karrieremöglichkeiten

Zu den Karrieremöglichkeiten für den Kurs „Homomorphe Verschlüsselung und Datenschutz in KI-Modellen“ gehören Rollen im Bereich maschinelles Lernen mit Spezialisierung auf Datenschutz, angewandte Kryptographie, sichere KI-Lösungsarchitektur sowie Datenschutz- und Datenschutzberatung. Diese Ausbildung öffnet Türen unter anderem in Technologieunternehmen, Finanzinstituten usw.

Worauf es Sie vorbereitet

Nach Abschluss des Kurses „Homomorphe Verschlüsselung und Datenschutz in KI-Modellen“ sind die Studierenden in der Lage, KI-Modelle zu entwerfen und zu implementieren, die mit verschlüsselten Daten arbeiten und so den Datenschutz und die Sicherheit der Informationen gewährleisten. Es werden Fähigkeiten erworben, um das geeignete homomorphe Verschlüsselungsschema auszuwählen, es in Arbeitsabläufe für maschinelles Lernen zu integrieren und seine Leistung und Sicherheit zu bewerten.

Der Kurs „Homomorphe Verschlüsselung und Datenschutz in KI-Modellen“ richtet sich an Fachleute aus den Bereichen maschinelles Lernen, Datenwissenschaft, KI-Forschung, Cybersicherheit, Softwareentwicklung und Datenschutz mit Interesse am Datenschutz in Umgebungen mit künstlicher Intelligenz. Es ist ideal für diejenigen, die tiefer in homomorphe Verschlüsselungstechniken und deren Anwendung eintauchen möchten.

Unsere Ausbildung findet zu 100 % online statt, was es den Studierenden ermöglicht, ihr Studium selbst zu regulieren und an ihre eigenen Bedürfnisse anzupassen. Wir engagieren uns für personalisierten und autonomen Unterricht mit einem Ansatz, der auf kritischem Denken und Konstruktivismus basiert.

Wir verfügen über ein hochspezialisiertes Lehrteam, das Sie während des gesamten Lehr-Lern-Prozesses begleitet. Dadurch können Sie Ihr Training noch individueller gestalten, da wir uns an Ihr Tempo und Ihre Bedürfnisse anpassen.

Sie haben von jedem Gerät und zu jeder Tageszeit Zugriff auf unsere Lernplattform MyLXP und können so entscheiden, wie und wann Sie lernen möchten. All dies ist dank unserer Educa LXP-Methodik (Learning Experience Platform) möglich, einer Umgebung, die darauf ausgelegt ist, Ihren Bildungsfortschritt zu steigern, Innovationen zu fördern und eine personalisierte Lernerfahrung zu bieten, die an jeden Bedarf angepasst ist.