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Temario del curso

Introducción a la IA que preserva la privacidad

  • Principios fundamentales de la privacidad de los datos en aplicaciones móviles.
  • Impulsos regulatorios para la IA en el dispositivo.
  • Beneficios 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 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 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 sectores como salud, finanzas o cumplimiento regulatorio.
  • Aseguramiento del aislamiento de datos entre componentes de la aplicación.

Consideraciones de seguridad para modelos en el dispositivo

  • Protección de los modelos contra su extracción o manipulación.
  • Sandboxing seguro y gestión de permisos.
  • Modelado de amenazas para sistemas de IA móvil.

Cumplimiento normativo y alineación regulatoria

  • Comprensión de GDPR, HIPAA e implicaciones del sector financiero.
  • Documentación de enfoques de privacidad por diseño (privacy-by-design).
  • Mantenimiento de la auditoría sin comprometer los datos del usuario.

Pruebas y validación de las garantías de privacidad

  • Prueba de flujos de trabajo en busca de fugas de datos no intencionadas.
  • Evaluación de los equilibrios entre precisión y privacidad.
  • Validación continua a través de 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 adaptarse a las regulaciones emergentes.

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimientos de desarrollo de aplicaciones móviles o de software.
  • Experiencia con Python, Kotlin o Swift.
  • Familiaridad básica con conceptos de IA o aprendizaje automático.

Público objetivo

  • Equipos empresariales.
  • Oficiales de cumplimiento.
  • Desarrolladores que construyen aplicaciones sensibles.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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