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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

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (1)

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