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Temario del curso

Introducción a la IA que preserva la privacidad

  • Principios básicos de la privacidad de datos en aplicaciones móviles
  • Impulsores normativos 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 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 entornos de salud, finanzas o cumplimiento normativo
  • Garantía de aislamiento de datos entre componentes de la aplicación

Consideraciones de seguridad para modelos en el dispositivo

  • Protección de modelos contra extracción o manipulación
  • Aislamiento seguro y gestión de permisos
  • Modelado de amenazas para sistemas de IA móvil

Cumplimiento normativo y alineación regulatoria

  • Comprensión de GDPR, HIPAA e implicaciones en el sector financiero
  • Documentación de enfoques de privacidad desde el diseño
  • Mantenimiento de la auditabilidad sin comprometer los datos del usuario

Pruebas y validación de las garantías de privacidad

  • Pruebas de flujos de trabajo para detectar fugas no deseadas de datos
  • Evaluación del equilibrio entre precisión y privacidad
  • Validación continua en las actualizaciones de la aplicación

Implementación y mantenimiento de aplicaciones de IA centradas en la privacidad

  • Gestión de actualizaciones del modelo en el dispositivo
  • Monitoreo del rendimiento y el cumplimiento a lo largo del tiempo
  • Preparación futura de las aplicaciones para normativas 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

Público objetivo

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

Número de participantes


Precio por participante

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