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Duración 14 horas
Temario del curso
Introducción a la IA que preserva la privacidad
- Principios fundamentales de la privacidad de datos en aplicaciones móviles
- Impulsos regulatorios para la IA en el dispositivo
- Ventajas y limitaciones del procesamiento local
Comprensión de Nano Banana para la privacidad en el dispositivo
- Arquitectura del modelo de Nano Banana
- Propiedades de seguridad y rutas de ejecución local
- Plataformas admitidas 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 pseudonimización
Implementación de funciones de IA que preservan la privacidad
- Creación de funciones impulsadas por IA sin transmitir datos de usuario
- Diseño de flujos de trabajo listos para la salud, finanzas o cumplimiento normativo
- Aseguramiento del aislamiento de datos entre los componentes de la aplicación
Consideraciones de seguridad para modelos en el dispositivo
- Protección de los modelos contra la extracción o el manipulación
- Aislamiento en entorno seguro (sandboxing) y gestión de permisos
- Modelado de amenazas para sistemas de IA móvil
Cumplimiento y alineación regulatoria
- Comprensión de las implicaciones del RGPD, HIPAA y del sector financiero
- Documentación de enfoques de privacidad por diseño
- Mantenimiento de la auditabilidad sin comprometer los datos del usuario
Pruebas y validación de garantías de privacidad
- Pruebas de flujos de trabajo para detecta fugas de datos no intencionales
- Evaluación del equilibrio entre precisión y privacidad
- Validación continua a través de las actualizaciones de la aplicación
Despliegue y mantenimiento de aplicaciones de IA centradas en la privacidad
- Gestión de actualizaciones de modelos en el dispositivo
- Monitoreo del rendimiento y el cumplimiento a lo largo del tiempo
- Preparación de las aplicaciones para las regulaciones en evolución
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión del desarrollo móvil o de aplicaciones
- Experiencia con Python, Kotlin o Swift
- Familiaridad básica con conceptos de IA o aprendizaje automático
Audiencia
- Equipos de empresas
- Oficiales de cumplimiento
- Desarrolladores que construyen aplicaciones sensibles
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
