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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

  • 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 Funciones de IA que Preservan la Privacidad

  • Creación de funciones impulsadas por IA sin transmitir datos del usuario
  • Diseño de flujos de trabajo listos para sectores de 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 los modelos frente a extracción o manipulación
  • Aislamiento seguro y gestión de permisos
  • Modelado de amenazas para sistemas de IA móvil

Alineación con Normativas y Cumplimiento

  • Comprensión del GDPR, HIPAA y sus implicaciones en 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 Garantías de Privacidad

  • Pruebas de flujos de trabajo para detectar fugas de datos no deseadas
  • Evaluación de la relación entre precisión y privacidad
  • Validación continua durante 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 cumplimiento a lo largo del tiempo
  • Preparación de las aplicaciones para futuras regulaciones

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

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

Público Objetivo

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

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (1)

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