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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

Número de participantes


Precio por participante

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