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 Duración 14 horas

Temario del curso

Introducción a la IA que preserva la privacidad

  • Principios fundamentales de la privacidad de los datos en las aplicaciones móviles
  • Factores normativos que impulsan 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 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 la inferencia local
  • Estrategias de anonimización y pseudonimización

Implementación de funciones de IA que preservan la privacidad

  • Creación de funciones impulsadas por IA sin transmitir datos del usuario
  • Diseño de flujos de trabajo aptos para el sector de salud, financiero o de 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 manipulación
  • Enclavamiento (sandboxing) seguro y gestión de permisos
  • Modelado de amenazas para sistemas de IA móvil

Cumplimiento y alineación regulatoria

  • Comprensión de las implicaciones del RGPD, HIPAA y del sector financiero
  • Documentación de enfoques de privacidad por diseño
  • Mantenimiento de la audibilidad sin comprometer los datos del usuario

Pruebas y validación de las garantías de privacidad

  • Prueba de flujos de trabajo en busca de fugas de datos no intencionales
  • Evaluación de los compromisos 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 las actualizaciones de modelos en el dispositivo
  • Monitoreo del rendimiento y el cumplimiento con el paso del tiempo
  • Adaptación de las aplicaciones a las regulaciones en constante evolución

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión del desarrollo de aplicaciones móviles
  • Experiencia con Python, Kotlin o Swift
  • Familiaridad básica con los conceptos de IA o aprendizaje automático

Audiencia

  • Equipos empresariales
  • Oficiales de cumplimiento
  • Desarrolladores que construyen aplicaciones sensibles

Número de participantes


Precio por participante

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