Ponte en Contacto

Temario del curso

Introducción a la IA que preserva la privacidad

  • Principios fundamentales de la privacidad de datos en aplicaciones móviles
  • Factores regulatorios que impulsan 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 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 del usuario
  • Diseño de flujos de trabajo listos para salud, finanzas o cumplimiento
  • Garantía 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 manipulación
  • Sandboxing seguro 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
  • Manejo de la auditoría sin comprometer los datos del usuario

Pruebas y validación de las garantías de privacidad

  • Pruebas de flujos de trabajo para detectar fugas de datos no deseadas
  • Evaluación de los compromisos 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 las 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 empresariales
  • Oficiales de cumplimiento
  • Desarrolladores de aplicaciones sensibles
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (1)

Próximos cursos

Categorías Relacionadas