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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
Testimonios (1)
Flujo, vibra y tema en la presentación
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Curso - Google Gemini AI for Data Analysis
Traducción Automática