Gracias por enviar su consulta! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Gracias por enviar su reserva! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Temario del curso
Introducción a la IA con protección de 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
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
- Recolección 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 con protección de privacidad
- Creación de funciones impulsadas por IA sin transmitir datos del usuario
- Diseño de flujos de trabajo aptos para el sector salud, financiero o regulatorio
- Garantía del aislamiento de datos entre componentes de la aplicación
Consideraciones de seguridad para modelos en el dispositivo
- Protección de los modelos contra extracción o modificación
- Aislamiento seguro (sandboxing) y gestión de permisos
- Modelado de amenazas para sistemas de IA móvil
Cumplimiento y alineación regulatoria
- Comprensión del Reglamento General de Protección de Datos (GDPR), HIPAA y las implicaciones para 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
- Prueba de flujos de trabajo para detectar fugas de datos no intencionales
- Evaluación del equilibrio entre precisión y privacidad
- Validación continua a lo largo 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
- Supervisión del rendimiento y del cumplimiento a lo largo del tiempo
- Preparación futura de las aplicaciones frente a normativas cambiantes
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimiento 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
- Responsables de cumplimiento normativo
- Desarrolladores que construyen aplicaciones sensibles
14 Horas
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