Gracias por enviar su consulta! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Gracias por enviar su reserva! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
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 dispositivos locales
- Beneficios y limitaciones del procesamiento local
Comprensión de Nano Banana para la privacidad en dispositivos locales
- Arquitectura de 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
- Recolección y almacenamiento seguro de datos sensibles en el dispositivo
- Minimización de la exposición de datos mediante inferencia local
- Estrategias de anonimización y pseudonimización
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 preparados para el sector sanitario, financiero o de cumplimiento normativo
- Garantía de aislamiento de datos entre componentes de la aplicación
Consideraciones de seguridad para modelos en dispositivos locales
- Protección de los modelos frente a extracción o manipulación
- Aislamiento seguro y gestión de permisos
- Modelado de amenazas para sistemas de IA en dispositivos móviles
Cumplimiento normativo y alineación regulatoria
- Comprensión de las implicaciones del RGPD, HIPAA y el 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 garantías de privacidad
- Prueba de flujos de trabajo para detección de fugas no intencionadas de datos
- Evaluación del equilibrio entre precisión y privacidad
- Validación continua durante las actualizaciones de la aplicación
Despliegue y mantenimiento de aplicaciones de IA enfocadas en la privacidad
- Gestión de actualizaciones de modelos en el dispositivo
- Seguimiento del rendimiento y el cumplimiento a lo largo del tiempo
- Preparación futura de las aplicaciones ante normativas en evolución
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión del desarrollo móvil o de aplicaciones
- Experiencia con Python, Kotlin o Swift
- Familiaridad básica con conceptos de IA o aprendizaje automático
Público objetivo
- Equipos empresariales
- Oficiales de cumplimiento
- 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