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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.
- Impulsores regulatorios para la IA en el dispositivo.
- Beneficios y limitaciones del procesamiento local.
Comprensión de Nano Banana para la privacidad en el dispositivo
- Arquitectura del modelo Nano Banana.
- Propiedades de seguridad y flujos de ejecución local.
- Plataformas compatibles y patrones de integración móvil.
Técnicas de manejo de datos y procesamiento local
- Recolección y almacenamiento seguro de datos sensibles 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 características impulsadas por IA sin transmitir datos del usuario.
- Diseño de flujos de trabajo aptos para salud, finanzas o cumplimiento normativo.
- Garantía de aislamiento de datos entre 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 del RGPD, HIPAA y el sector financiero.
- Documentación de enfoques de privacidad desde el diseño (privacy-by-design).
- Mantenimiento de la capacidad de auditoría sin comprometer los datos del usuario.
Pruebas y validación de garantías de privacidad
- Prueba de flujos de trabajo para filtraciones no intencionadas de datos.
- Evaluación de la compensación 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 el cumplimiento normativo con el tiempo.
- Futuro aseguramiento de aplicaciones ante normativas cambiantes.
Resumen y siguientes pasos
Requerimientos
- Comprensión del desarrollo móvil o de aplicaciones.
- Experiencia con Python, Kotlin o Swift.
- Conocimiento básico de conceptos de IA o aprendizaje automático.
Público objetivo
- Equipos empresariales.
- Oficiales de cumplimiento normativo.
- Desarrolladores que crean aplicaciones sensibles.
14 Horas
Reseñas (1)
Flujo, vibra y tema en la presentación
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Curso - Google Gemini AI for Data Analysis
Traducción Automática