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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 normativos 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 compatibles y patrones de integración móvil
Técnicas de manejo de datos y 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 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 listos para el sector de la salud, las finanzas o el cumplimiento normativo
- Garantizar el aislamiento de datos entre componentes de la aplicación
Consideraciones de seguridad para modelos en el dispositivo
- Protección de los modelos contra extracción o manipulación
- Sandboxing seguro y gestión de permisos
- Modelado de amenazas para sistemas de IA móvil
Alineación con la normativa y el cumplimiento regulatorio
- Comprensión de las implicaciones del RGPD, HIPAA y el sector financiero
- Documentación de enfoques de privacidad desde el diseño
- Mantenimiento de la auditabilidad sin comprometer los datos del usuario
Pruebas y validación de las garantías de privacidad
- Prueba de flujos de trabajo para filtraciones de datos no intencionales
- Evaluación del compromiso entre precisión y privacidad
- Validación continua en las actualizaciones de la aplicación
Despliegue y mantenimiento de aplicaciones de IA centradas en la privacidad
- Gestión de actualizaciones del modelo en el dispositivo
- Monitoreo del rendimiento y el cumplimiento a lo largo del tiempo
- Preparación futura de las aplicaciones para 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