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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
Reseñas (1)
Flujo, vibra y tema en la presentación
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Curso - Google Gemini AI for Data Analysis
Traducción Automática