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Temario del curso

Introducción a la IA con preservación de la privacidad

  • Principios fundamentales de la privacidad de datos en aplicaciones móviles
  • Impulsores regulatorios 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 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 con preservación de la privacidad

  • Creación de funciones impulsadas por IA sin transmitir datos del usuario
  • Diseño de flujos de trabajo aptos para sectores de salud, finanzas o cumplimiento
  • Asegurar el aislamiento de datos entre componentes de la aplicación

Consideraciones de seguridad para modelos en el dispositivo

  • Protección de modelos contra la extracción o manipulación
  • Sandboxes seguros y gestión de permisos
  • Modelado de amenazas para sistemas de IA móvil

Cumplimiento y alineación regulatoria

  • Comprensión del RGPD, HIPAA y las implicaciones del sector financiero
  • Documentación de enfoques de privacidad por 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 intencionadas
  • Evaluación del equilibrio 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 con el tiempo
  • Preparación de las aplicaciones para regulaciones en evolución

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

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

Audiencia

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