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Kostenloses Webinar: Künstliche Intelligenz datenschutzkonform entwickeln


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    Datenschutz sollte bei der Speicherung und Verarbeitung von Daten immer an... mehr

 

 

Datenschutz sollte bei der Speicherung und Verarbeitung von Daten immer an erster Stelle stehen. Gleichzeitig ist die Datenanalyse unerlässlich in der Forschung genauso wie in unzähligen Geschäftsprozessen. Um sensible oder personenbezogene Daten nutzbar zu machen, werden sie meist anonymisiert. Doch anonymisierte Daten sind keinesfalls sicher. Es ist ein leichtes, Informationen über einzelne Datenpunkte aus vollständig anonymisierten Daten zu erlangen. Doch es gibt eine Methode, die gleichzeitig hohen Datenschutz und -nutzen auch für KI-Algorithmen bietet: Differential Privacy. In diesem Webinar lernen Sie, wie dieses mathematische Prinzip funktioniert und wie es bei Gradient Zero in der Plattform DQ0 erfolgreich eingesetzt wird.

 

  • Warum KI eine besondere Herausforderung für den Datenschutz darstellt
  • Herkömmliche Methoden (Anonymisierung) und ihre Grenzen
  • Das Prinzip der Differential Privacy
  • Wie Differential Privacy für KI funktioniert
  • Use Case: Gesundheitsdaten sicher verarbeiten mit KI und DQ0

 

 

Referent:

Jona Boeddinghaus, Gründer von Gradient Zero (G0). Nach mehreren Jahren in der Industrie gründete er sein eigenes Venture, das er 2014 verkaufte. Vor G0 hatte er verschiedene Führungspositionen in KI-Unternehmen inne.

 

 
Zum Unternehmen:

Gradient Zero (G0) ist ein führendes Unternehmen für maschinelles Lernen mit Sitz in Wien, Österreich. G0 bietet branchenübergreifende Lösungen für maschinelles Lernen. Künstliche Intelligenz hat sich zu einem etablierten Geschäftsfeld und Forschungsgebiet entwickelt. Erfolgreiche KI-Projekte erfordern jedoch gut konzipierte Lösungen mit sorgfältig ausgewählten Techniken und einem umfassenden Verständnis der zugrunde liegenden Methoden. KI ist hier, um die Dinge einfacher, schneller und komfortabler zu machen - das ist G0s Mission.

 

 

 

 

 

 

Herkömmliche Anonymisierungs-Methoden sind unsicher und verschlechtern die Datenqualität. Differential Privacy kann helfen KI sicher zu machen.

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