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Temario del curso

Introducción a la IA que preserva la privacidad

  • Principios fundamentales de la privacidad de datos en aplicaciones móviles
  • Impulsores normativos 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 compatibles y patrones de integración móvil

Técnicas de manejo de datos y procesamiento local

  • Recopilación y almacenamiento seguro de datos sensibles directamente en el dispositivo
  • Minimización de la exposición de datos mediante inferencia local
  • Estrategias de anonimizado y seudonimizado

Implementación de características de IA que preservan la privacidad

  • Creación de funciones basadas en IA sin transmitir los datos del usuario
  • Diseño de flujos de trabajo listos para el sector salud, financiero o normativo
  • Garantía del aislamiento de datos entre componentes de la aplicación

Consideraciones de seguridad para modelos en el dispositivo

  • Protección de modelos contra extracción o alteración no autorizada
  • Aislamiento seguro y gestión de permisos
  • Modelado de amenazas para sistemas de IA móvil

Cumplimiento y alineación normativa

  • Comprensión de las implicaciones del GDPR, HIPAA y 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 garantías de privacidad

  • Prueba de flujos de trabajo para detectar fugas involuntarias de datos
  • Evaluación del equilibrio entre precisión y privacidad
  • Validación continua en 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 del cumplimiento normativo a lo largo del tiempo
  • Preparación futura de las aplicaciones ante normativas en evolución

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión básica 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 normativo
  • Desarrolladores que construyen aplicaciones con datos sensibles
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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