Contacta con nosotros

Temario del curso

Introducción a la IA que preserva la privacidad

  • Principios fundamentales de la privacidad de datos en aplicaciones móviles.
  • Factores regulatorios impulsan la adopción de IA en dispositivos locales.
  • Beneficios y limitaciones del procesamiento local.

Comprensión de Nano Banana para la privacidad en dispositivos móviles

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

Técnicas de manejo 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 características de IA que preservan la privacidad

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

Consideraciones de seguridad para modelos en dispositivos móviles

  • Protección de modelos contra extracción o modificación no autorizada.
  • Aislamiento seguro (sandboxing) y gestión de permisos.
  • Modelado de amenazas para sistemas de IA en dispositivos móviles.

Cumplimiento normativo y alineación regulatoria

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

Pruebas y validación de garantías de privacidad

  • Prueba de flujos de trabajo para detectar fugas no intencionadas de datos.
  • Evaluación de los compromisos entre precisión y privacidad.
  • Validación continua a través de actualizaciones de la aplicación.

Implementación y mantenimiento de aplicaciones de IA enfocadas en la privacidad

  • Gestión de actualizaciones de modelos en el dispositivo.
  • Monitoreo del rendimiento y el cumplimiento a lo largo del tiempo.
  • Preparación futura de las aplicaciones ante la evolución de las normativas.

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión del desarrollo de aplicaciones móviles o software.
  • Experiencia con Python, Kotlin o Swift.
  • Conocimiento básico de conceptos de IA o aprendizaje automático.

Público objetivo

  • Equipos empresariales.
  • Oficiales de cumplimiento normativo.
  • Desarrolladores que construyen aplicaciones sensibles.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (1)

Próximos cursos

Categorías Relacionadas