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Temario del curso
Introducción a la IA que preserva la privacidad
- Principios fundamentales de la privacidad de datos en aplicaciones móviles.
- Factores regulatorios que impulsan el uso de IA en el dispositivo.
- Beneficios y limitaciones del procesamiento local.
Comprensión de Nano Banana para la privacidad en el dispositivo
- Arquitectura de los modelos de Nano Banana.
- Propiedades de seguridad y rutas de ejecución local.
- Plataformas compatibles y patrones de integración en dispositivos móviles.
Técnicas de Manejo de Datos y Procesamiento Local
- Recopilación y almacenamiento seguro de datos sensibles directamente en el dispositivo.
- Minimización de la exposición de datos mediante inferencia local.
- Estrategias de anonimización y seudonimización.
Implementación de Características de IA que Preservan la Privacidad
- Creación de funciones impulsadas por IA sin transmitir datos del usuario.
- Diseño de flujos de trabajo listos para sectores como salud, finanzas y cumplimiento normativo.
- Garantía del aislamiento de datos entre componentes de la aplicación.
Consideraciones de Seguridad para Modelos en el Dispositivo
- Protección de los modelos contra extracción o manipulación.
- Aislamiento seguro (sandboxing) y gestión de permisos.
- Modelado de amenazas para sistemas de IA móvil.
Alineación con el Cumplimiento Normativo y la Regulación
- Comprensión de las implicaciones de normativas como el GDPR, HIPAA y las regulaciones del sector financiero.
- Documentación de enfoques de privacidad desde el diseño.
- Mantenimiento de la capacidad de auditoría sin comprometer los datos del usuario.
Pruebas y Validación de las Garantías de Privacidad
- Prueba de flujos de trabajo para detectar fugas involuntarias de datos.
- Evaluación de los compromisos entre precisión y privacidad.
- Validación continua a lo largo de las actualizaciones de la aplicación.
Despliegue y Mantenimiento de Aplicaciones de IA Centradas en la Privacidad
- Gestión de actualizaciones de modelos en el dispositivo.
- Monitoreo del rendimiento y del cumplimiento a lo largo del tiempo.
- Preparación futura de las aplicaciones para hacer frente a regulaciones en evolución.
Resumen y Siguientes Pasos
Requerimientos
- Conocimientos sobre desarrollo de aplicaciones móviles.
- Experiencia con Python, Kotlin o Swift.
- Familiaridad básica con conceptos de inteligencia artificial o aprendizaje automático.
Público Objetivo
- Equipos de empresas.
- Oficiales de cumplimiento normativo.
- Desarrolladores que crean aplicaciones que manejan datos 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