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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
  • Factores 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 admitidas y patrones de integración móvil

Técnicas de tratamiento 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 pseudonimización

Implementación de funciones de IA que preservan la privacidad

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

Consideraciones de seguridad para modelos en el dispositivo

  • Protección de los modelos contra la extracción o manipulación
  • Sandboxing 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
  • Conservación de la auditabilidad sin comprometer los datos de usuario

Pruebas y validación de las garantías de privacidad

  • Prueba de flujos de trabajo para detectar fugas no intencionadas de datos
  • 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 las actualizaciones de modelos en el dispositivo
  • Monitoreo del rendimiento y el cumplimiento con el tiempo
  • Preparación de las aplicaciones para las regulaciones en evolución

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

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

Audiencia

  • Equipos empresariales
  • Responsables de cumplimiento
  • Desarrolladores que crean aplicaciones sensibles

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