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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

Número de participantes


Precio por participante

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