隐私与风险治理

理解数据隐私、模型风险和监管要求,适合企业应用负责人及关注者。

23 条精选 · 入门 10 · 按推荐学习顺序:越基础、直观越靠前,越系统、深入越靠后

在 3D 图中查看
  1. 16进阶
    课程发布 02-21
    MIT 课程官网

    临床数据的学习、可视化与部署(HST.953)

    Clinical Data Learning, Visualization, and Deployments(HST.953)

    MIT OpenCourseWare 上的一门研究生课程页面,2024 年秋季开设,由 Marzyeh Ghassemi、Leo A. Celi、Adam Rodman、Ned McCague 授课,隶属电子工程与计算机科学系及健康科学与技术系。课程简介说明它讨论在医疗场景中落地机器学习所需的实践考量,先关注利用真实回顾性医疗数据的稳健、隐私与公平的机器学习,随后涉及以实用性为目标的可视化等内容。页面列出的资源类型包括讲师见解、问题集、编程作业和阅读材料。

评测、安全与治理的其他细分主题