Temario del curso

Introducción a la AI de Protección de Privacidad

  • Principios fundamentales de la privacidad de datos en aplicaciones móviles
  • Factores regulatorios para la AI en dispositivo
  • Beneficios y limitaciones del procesamiento local

Comprendiendo Nano Banana para la Privacidad en Dispositivo

  • Arquitectura de modelos de Nano Banana
  • Propiedades de seguridad y rutas de ejecución local
  • Plataformas compatibles y patrones de integración móvil

Manejo de Datos y Técnicas de Procesamiento Local

  • Recopilación y almacenamiento seguro de datos sensibles en dispositivo
  • Minimización de la exposición de datos mediante inferencia local
  • Estrategias de anonimización y pseudonimización

Implementación de Características de AI con Protección de Privacidad

  • Creación de características impulsadas por AI sin transmitir datos del usuario
  • Diseño de flujos de trabajo preparados para el sector sanitario, financiero o cumplimiento normativo
  • Aseguramiento de la aislamiento de datos entre componentes de la aplicación

Consideraciones de Seguridad para Modelos en Dispositivo

  • Protección de modelos contra la extracción o alteración
  • Sandbox seguro y gestión de permisos
  • Modelado de amenazas para sistemas de AI móvil

Cumplimiento y Alineación Regulatoria

  • Comprensión de las implicaciones del GDPR, HIPAA y el sector financiero
  • Documentación de enfoques centrados en la privacidad desde el diseño
  • Mantenimiento de la audibilidad sin comprometer los datos del usuario

Pruebas y Validación de Garantías de Privacidad

  • Pruebas de flujos de trabajo para detectar fugas de datos no intencionales
  • Evaluación del equilibrio entre precisión y privacidad
  • Validación continua a lo largo de las actualizaciones de la aplicación

Implementación y Mantenimiento de Aplicaciones de AI Centradas en la Privacidad

  • Gestión de actualizaciones de modelos en dispositivo
  • Monitoreo del rendimiento y el cumplimiento a lo largo del tiempo
  • Preparación para regulaciones futuras

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

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

Audiencia

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