Die rasante Entwicklung datengetriebener Modelle hat zu Fortschritten im Bereich der KI geführt. Allerdings hat diese Abhängigkeit von großen Datenmengen Rücksicht auf die Privatsphäre und des Missbrauchs personenbezogener Daten durch KI-Modelle genommen. Diese Dissertation stellt Forschung zur Reduzierung solcher Datenschutzbedenken im Deep Learning vor, die auf zwei Hauptansätzen basiert: der Nutzung synthetischer Trainingsdaten und der Entfernung von sinnvollen Informationen aus realen Daten.      «

Die rasante Entwicklung datengetriebener Modelle hat zu Fortschritten im Bereich der KI geführt. Allerdings hat diese Abhängigkeit von großen Datenmengen Rücksicht auf die Privatsphäre und des Missbrauchs personenbezogener Daten durch KI-Modelle genommen. Diese Dissertation stellt Forschung zur Reduzierung solcher Datenschutzbedenken im Deep Learning vor, die auf zwei Hauptansätzen basiert: der Nutzung synthetischer Trainingsdaten und der Entfernung von sinnvollen Informationen aus realen Daten....     »