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Temario del curso

Introducción a la IA con protección de privacidad

  • Principios fundamentales de la privacidad de datos en aplicaciones móviles
  • Impulsores regulatorios para la IA en el dispositivo
  • Beneficios y limitaciones del procesamiento local

Comprensión de Nano Banana para la privacidad local

  • Arquitectura del modelo Nano Banana
  • Propiedades de seguridad y rutas de ejecución local
  • Plataformas compatibles y patrones de integración móvil

Gestión de datos y técnicas de procesamiento local

  • Recolección y almacenamiento seguro de datos sensibles en el dispositivo
  • Minimización de la exposición de datos mediante inferencia local
  • Estrategias de anonimato y seudonimización

Implementación de funciones de IA con protección de privacidad

  • Creación de funciones impulsadas por IA sin transmitir datos del usuario
  • Diseño de flujos de trabajo listos para sectores como salud, finanzas o cumplimiento
  • Aseguramiento del aislamiento de datos entre los componentes de la aplicación

Consideraciones de seguridad para modelos en el dispositivo

  • Protección de modelos contra extracción o manipulación
  • Aislamiento seguro (sandboxing) y gestión de permisos
  • Modelado de amenazas para sistemas de IA móvil

Cumplimiento normativo y alineación regulatoria

  • Comprensión de las implicaciones de GDPR, HIPAA y del sector financiero
  • Documentación de enfoques de "privacidad por diseño"
  • Mantenimiento de la auditabilidad sin comprometer los datos del usuario

Pruebas y validación de garantías de privacidad

  • Pruebas de flujos de trabajo para detectar fugas de datos no intencionadas
  • Evaluación de los equilibrios entre precisión y privacidad
  • Validación continua a través 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 el cumplimiento normativo a lo largo del tiempo
  • Preparación de las aplicaciones para futuras regulaciones

Resumen y siguientes pasos

Requerimientos

  • Conocimientos sobre desarrollo de aplicaciones móviles
  • Experiencia en Python, Kotlin o Swift
  • Familiaridad básica con conceptos de IA o aprendizaje automático

Público objetivo

  • Equipos empresariales
  • Oficiales de cumplimiento
  • Desarrolladores de aplicaciones sensibles
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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