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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.
- Impulsores regulatorios para la IA en el dispositivo.
- Beneficios y limitaciones del procesamiento local.
Comprender Nano Banana para la privacidad en el dispositivo
- Arquitectura de modelos de 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 inferencia local.
- Estrategias de anonimización y seudonimización.
Implementación de funciones 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 sanitario, financiero o de cumplimiento.
- Garantía del aislamiento de datos entre los componentes de la aplicación.
Consideraciones de seguridad para modelos en el dispositivo
- Protección de modelos contra extracciones o manipulaciones.
- Aislamiento seguro (sandboxing) y gestión de permisos.
- Modelado de amenazas para sistemas de IA móvil.
Cumplimiento normativo y alineación regulatoria
- Comprensión de las implicaciones del RGPD, HIPAA y el sector financiero.
- Documentación de enfoques de «privacidad desde el diseño» (privacy by design).
- Mantenimiento de la auditabilidad sin comprometer los datos del usuario.
Pruebas y validación de las garantías de privacidad
- Verificación de flujos de trabajo para evitar fugas involuntarias de datos.
- Evaluación del equilibrio entre precisión y protección de la privacidad.
- Validación continua en las actualizaciones de la aplicación.
Despliegue y mantenimiento de aplicaciones de IA centradas en la privacidad
- Gestión de actualizaciones de modelos en el dispositivo.
- Seguimiento del rendimiento y el cumplimiento con el tiempo.
- Futurización de las aplicaciones para adaptarse a normativas en evolución.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión básica del desarrollo de aplicaciones móviles.
- Experiencia con Python, Kotlin o Swift.
- Conocimiento básico de los conceptos de IA o aprendizaje automático.
Dirigido a
- Equipos empresariales.
- Oficiales de cumplimiento normativo.
- Desarrolladores que construyen aplicaciones que manejan datos 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