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Duración 14 horas
Temario del curso
Introducción a la IA que preserva la privacidad
- Principios fundamentales de la privacidad de datos en aplicaciones móviles.
- Impulsores regulatorios de 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 gestión 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 seudonimización.
Implementación de funciones de IA que preservan la privacidad
- Creación de funciones impulsadas por IA sin transmitir datos de usuarios.
- Diseño de flujos de trabajo listos para la industria de la salud, las finanzas o el cumplimiento normativo.
- Asegurar el aislamiento de datos entre los componentes de la aplicación.
Consideraciones de seguridad para modelos en el dispositivo
- Protección de modelos contra la extracción o la manipulación.
- Aislamiento 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.
- Manejo de la auditabilidad sin comprometer los datos del usuario.
Pruebas y validación de garantías de privacidad
- Prueba de flujos de trabajo para detectar fugas de datos no intencionadas.
- Evaluación de las 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 a lo largo del tiempo.
- Preparación de aplicaciones para adaptarse a las regulaciones evolutivas.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión del desarrollo de aplicaciones móviles o de software.
- Experiencia con Python, Kotlin o Swift.
- Conocimientos básicos de conceptos de IA o aprendizaje automático.
Público objetivo
- Equipos de empresas.
- Oficiales de cumplimiento normativo.
- Desarrolladores de aplicaciones sensibles.
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
