Interactive Session: Privacy Preserving Machine Learning

Interactive Session: Privacy Preserving Machine Learning

Administrative information

Title

 Privacy Preserving Machine Learning
Duration 60 min
Module C
Lesson Type Interactive
Focus Technical - Future AI
Topic Open Problems and Challenges  

 

Keywords

Encryption, PPML, Privacy-Preserving, Risk,

 

Learning Goals

  • Understand the concept of Privacy Preserving Fundamentals
  • Discuss application of PPML in practical Scenarios

 

Lesson materials


The materials of this learning event are available under CC BY-NC-SA 4.0.

 

Instructions for Teachers

  • Encourage students to make notes and initiate the discussion on the need for privacy-preserving ML techniques Background information here can be used. $ Collate and share all points raised and discussed by students. $ Provide an overview of the discussion.

     
    Duration (min) Description Concepts
    5 Introduction to Privacy Preserving Fundamentals Differential Privacy
    10 Discussion on the need for the preservation of privacy PPML
    25 Netflix/IMDB linkage attack can be discussed here a case stuy
    10 Challenges of PPML techniques  
    5 Conclusion  

 

More information

Click here for an overview of all lesson plans of the master human centred AI

Please visit the home page of the consortium HCAIM

Acknowledgements

The Human-Centered AI Masters programme was co-financed by the Connecting Europe Facility of the European Union Under Grant №CEF-TC-2020-1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068.

The materials of this learning event are available under CC BY-NC-SA 4.0

 

The HCAIM consortium consists of three excellence centres, three SMEs and four Universities

HCAIM Consortium

Colofon

Het arrangement Interactive Session: Privacy Preserving Machine Learning is gemaakt met Wikiwijs van Kennisnet. Wikiwijs is hét onderwijsplatform waar je leermiddelen zoekt, maakt en deelt.

Auteur
HCAIM Consortium
Laatst gewijzigd
2024-02-15 18:05:17
Licentie

Dit lesmateriaal is gepubliceerd onder de Creative Commons Naamsvermelding-GelijkDelen 4.0 Internationale licentie. Dit houdt in dat je onder de voorwaarde van naamsvermelding en publicatie onder dezelfde licentie vrij bent om:

  • het werk te delen - te kopiëren, te verspreiden en door te geven via elk medium of bestandsformaat
  • het werk te bewerken - te remixen, te veranderen en afgeleide werken te maken
  • voor alle doeleinden, inclusief commerciële doeleinden.

Meer informatie over de CC Naamsvermelding-GelijkDelen 4.0 Internationale licentie.

Aanvullende informatie over dit lesmateriaal

Van dit lesmateriaal is de volgende aanvullende informatie beschikbaar:

Toelichting
copy this template and fill in
Eindgebruiker
leerling/student
Moeilijkheidsgraad
gemiddeld
Studiebelasting
4 uur en 0 minuten

Gebruikte Wikiwijs Arrangementen

HCAIM Consortium. (z.d.).

Acknowledgement

https://maken.wikiwijs.nl/198386/Acknowledgement

HCAIM Consortium. (z.d.).

Practical: Model Compression - Edge Computing

https://maken.wikiwijs.nl/202210/Practical__Model_Compression___Edge_Computing

Downloaden

Het volledige arrangement is in de onderstaande formaten te downloaden.

Metadata

LTI

Leeromgevingen die gebruik maken van LTI kunnen Wikiwijs arrangementen en toetsen afspelen en resultaten terugkoppelen. Hiervoor moet de leeromgeving wel bij Wikiwijs aangemeld zijn. Wil je gebruik maken van de LTI koppeling? Meld je aan via info@wikiwijs.nl met het verzoek om een LTI koppeling aan te gaan.

Maak je al gebruik van LTI? Gebruik dan de onderstaande Launch URL’s.

Arrangement

IMSCC package

Wil je de Launch URL’s niet los kopiëren, maar in één keer downloaden? Download dan de IMSCC package.

Meer informatie voor ontwikkelaars

Wikiwijs lesmateriaal kan worden gebruikt in een externe leeromgeving. Er kunnen koppelingen worden gemaakt en het lesmateriaal kan op verschillende manieren worden geëxporteerd. Meer informatie hierover kun je vinden op onze Developers Wiki.

close
Colofon
thumb  
gemaakt met Wikiwijs van kennisnet-logo
Interactive Session: Privacy Preserving Machine Learning
open