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Temario del curso
Introducción a la AI de Protección de Privacidad
- Principios fundamentales de la privacidad de datos en aplicaciones móviles
- Factores regulatorios para la AI en dispositivo
- Beneficios y limitaciones del procesamiento local
Comprendiendo Nano Banana para la Privacidad en Dispositivo
- Arquitectura de modelos de Nano Banana
- Propiedades de seguridad y rutas de ejecución local
- Plataformas compatibles y patrones de integración móvil
Manejo de Datos y Técnicas de Procesamiento Local
- Recopilación y almacenamiento seguro de datos sensibles en dispositivo
- Minimización de la exposición de datos mediante inferencia local
- Estrategias de anonimización y pseudonimización
Implementación de Características de AI con Protección de Privacidad
- Creación de características impulsadas por AI sin transmitir datos del usuario
- Diseño de flujos de trabajo preparados para el sector sanitario, financiero o cumplimiento normativo
- Aseguramiento de la aislamiento de datos entre componentes de la aplicación
Consideraciones de Seguridad para Modelos en Dispositivo
- Protección de modelos contra la extracción o alteración
- Sandbox seguro y gestión de permisos
- Modelado de amenazas para sistemas de AI móvil
Cumplimiento y Alineación Regulatoria
- Comprensión de las implicaciones del GDPR, HIPAA y el sector financiero
- Documentación de enfoques centrados en la privacidad desde el diseño
- Mantenimiento de la audibilidad sin comprometer los datos del usuario
Pruebas y Validación de Garantías de Privacidad
- Pruebas de flujos de trabajo para detectar fugas de datos no intencionales
- Evaluación del equilibrio entre precisión y privacidad
- Validación continua a lo largo de las actualizaciones de la aplicación
Implementación y Mantenimiento de Aplicaciones de AI Centradas en la Privacidad
- Gestión de actualizaciones de modelos en dispositivo
- Monitoreo del rendimiento y el cumplimiento a lo largo del tiempo
- Preparación para regulaciones futuras
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión del desarrollo móvil o de aplicaciones
- Experiencia con Python, Kotlin o Swift
- Familiaridad básica con conceptos de AI o aprendizaje automático
Audiencia
- Equipos empresariales
- Oficiales de cumplimiento
- Desarrolladores que construyen aplicaciones sensibles
14 Horas
Testimonios (1)
Flujo, vibra y tema en la presentación
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Curso - Google Gemini AI for Data Analysis
Traducción Automática