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Temario del curso

Introducción a la IA con preservación de la privacidad

  • Principios fundamentales de la privacidad de datos en aplicaciones móviles
  • Factores 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 rutas de ejecución local
  • Plataformas soportadas y patrones de integración móvil

Manejo de datos y técnicas de procesamiento local

  • Recopilación 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 funciones de IA con preservación de la privacidad

  • Creación de funciones impulsadas por IA sin transmitir datos de usuarios
  • Diseño de flujos de trabajo listos para salud, finanzas o cumplimiento
  • Asegurar el aislamiento de datos entre los componentes de la aplicación

Consideraciones de seguridad para modelos en el dispositivo

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

Cumplimiento y alineación regulatoria

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

Pruebas y validación de las garantías de privacidad

  • Pruebas de flujos de trabajo por fugas de datos no intencionales
  • Evaluación de compensaciones 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 con el tiempo
  • Preparación de las aplicaciones para regulaciones en evolución

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión del desarrollo de móviles o aplicaciones
  • Experiencia con Python, Kotlin o Swift
  • Conocimientos básicos de conceptos de IA o aprendizaje automático

Público Objetivo

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

Número de participantes


Precio por participante

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