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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Reseñas (1)
Flujo, vibra y tema en la presentación
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