Privacy in Big Data e AI

La persona titolare di questo badge ha frequentato il MOOC Privacy in Big Data e AI dell’Università di Pisa, all’interno del progetto Edvance - Digital Education Hub per la Cultura Digitale Avanzata, finanziato dall’Unione europea – Next Generation EU. I dati sono il motore dell’era digitale, ma il loro utilizzo solleva interrogativi sulla privacy. Questo MOOC esplora i rischi dei Big Data e dell’Intelligenza Artificiale, mostrando perché la protezione dei dati personali è fondamentale. Il corso analizza come le informazioni possano essere utilizzate e talvolta sfruttate, attraverso esempi concreti, e approfondisce il quadro normativo europeo e gli strumenti di tutela dei diritti. Presenta strategie come Privacy-by-Design, Data Minimization, anonimizzazione e pseudonimizzazione ed esamina modelli come k-anonymity e Differential Privacy e la loro applicazione nel Machine Learning. Infine, esplora il Federated Learning, che consente di addestrare modelli senza spostare i dati. Il corso fornisce quindi nozioni fondamentali per proteggere i dati personali e progettare sistemi più sicuri, rendendo la privacy centrale nello sviluppo delle tecnologie digitali. Al termine del MOOC, gli studenti saranno in grado di: 1. Comprendere i principi fondamentali della privacy · Definire i concetti chiave di protezione dei dati personali · Distinguere tra dati personali, sensibili e anonimi · Comprendere le sfide della privacy nei contesti Big Data e AI 2. Analizzare i rischi per la privacy · Identificare i principali rischi legati alla raccolta e all’uso massivo dei dati · Comprendere fenomeni come re-identificazione, profiling e sorveglianza algoritmica · Valutare l’impatto delle tecnologie AI sulla riservatezza degli individui 3. Conoscere tecniche e strumenti di protezione · Comprendere i principi di privacy by design e privacy by default · Conoscere tecniche di base come anonimizzazione, pseudonimizzazione e minimizzazione dei dati · Avere una visione introduttiva di approcci avanzati (es. differential privacy, federated learning) 4. Comprendere il quadro normativo · Conoscere i principi fondamentali del GDPR · Comprendere i diritti degli interessati (accesso, rettifica, cancellazione, ecc.) · Collegare la protezione dei dati ai sistemi di AI e alle normative emergenti (es. AI Act) 5. Comunicare e applicare i principi · Spiegare in modo chiaro i rischi e le misure di protezione a un pubblico non tecnico · Integrare considerazioni di privacy in semplici scenari progettuali · Valutare criticamente l’uso dei dati in applicazioni reali Livello EQF: 6 Forma di partecipazione all'attività di apprendimento: partecipazione online Area disciplinare: 0611 Computer use Carico di lavoro: 25 ore Opzioni di integrazione/cumulabilità: micro-credenziale a sé stante Questo MOOC è stato prodotto nell’ambito del progetto Edvance - Digital Education Hub per la Cultura Digitale Avanzata. Il progetto è finanziato dall’Unione europea - Next Generation EU, Componente 1, Investimento 3.4 “Didattica e competenze universitarie avanzate". Tipo di Badge Open Badge

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