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Temario del curso

Introducción a la IA con enfoque en la privacidad

  • Principios fundamentales de la privacidad de los datos en las 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 la inferencia local.
  • Estrategias de anonimización y seudonimización.

Implementación de funciones de IA con enfoque en 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, las finanzas o el cumplimiento normativo.
  • Asegurar el aislamiento de datos entre los componentes de la aplicación.

Consideraciones de seguridad para modelos en el dispositivo

  • Protección de modelos contra la extracción o alteración.
  • Aislamiento seguro en sandboxes y gestión de permisos.
  • Modelado de amenazas para sistemas de IA móvil.

Cumplimiento normativo y alineación regulatoria

  • Comprensión del RGPD, HIPAA e implicaciones del sector financiero.
  • Documentación de los enfoques de privacidad por diseño (privacy-by-design).
  • 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 deseadas.
  • Evaluación del equilibrio entre precisión y privacidad.
  • Validación continua a través de las actualizaciones de la aplicación.

Implementación y mantenimiento de aplicaciones de IA centradas en la privacidad

  • Gestión de actualizaciones de modelos en el dispositivo.
  • Monitoreo del rendimiento y el cumplimiento normativo a lo largo del tiempo.
  • Preparación de las aplicaciones para adaptarse a las regulaciones en evolución.

Resumen y siguientes pasos

Requerimientos

  • Un conocimiento del desarrollo móvil o de aplicaciones.
  • Experiencia con Python, Kotlin o Swift.
  • Conocimientos básicos sobre conceptos de IA o aprendizaje automático.

Público Objetivo

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

Número de participantes


Precio por participante

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