Struttura del corso

Introduzione all'AI con Protezione della Privacy

  • Principi fondamentali della privacy dei dati nelle applicazioni mobili
  • Driver regolatori per l'AI su dispositivo
  • Vantaggi e limiti dell'elaborazione locale

Comprensione di Nano Banana per la Privacy sul Dispositivo

  • Architettura del modello Nano Banana
  • Proprietà di sicurezza e percorsi di esecuzione locali
  • Piattaforme supportate e modelli di integrazione mobile

Gestione dei Dati e Tecnologie di Elaborazione Locale

  • Raccolta e archiviazione sicura di dati sensibili sul dispositivo
  • Minimizzazione dell'esposizione dei dati utilizzando l'inferenza locale
  • Strategie di anonimizzazione e pseudonimizzazione

Implementazione di Funzionalità AI con Protezione della Privacy

  • Creazione di funzionalità guidate da AI senza trasmettere i dati utente
  • Progettazione di flussi di lavoro pronti per il settore sanitario, finanziario o di conformità
  • Garanzia dell'isolamento dei dati tra i componenti dell'applicazione

Considerazioni di Sicurezza per i Modelli su Dispositivo

  • Protezione dei modelli da estrazione o manipolazione
  • Sandbox sicura e gestione delle autorizzazioni
  • Modellazione delle minacce per i sistemi AI mobile

Conformità e Allineamento Regolatorio

  • Comprensione dell'GDPR, HIPAA e delle implicazioni del settore finanziario
  • Documentazione di approcci basati sulla privacy-by-design
  • Manutenzione della tracciabilità senza compromettere i dati utente

Test e Validazione delle Garanzie di Privacy

  • Test dei flussi di lavoro per la fuga involontaria di dati
  • Valutazione del compromesso tra precisione e privacy
  • Validazione continua attraverso gli aggiornamenti dell'applicazione

Distribuzione e Manutenzione di Applicazioni AI con Focus sulla Privacy

  • Gestione degli aggiornamenti dei modelli su dispositivo
  • Monitoraggio della performance e della conformità nel tempo
  • Futurizzazione delle applicazioni per regolamentazioni in evoluzione

Riepilogo e Prossimi Passi

Requisiti

  • Comprensione dello sviluppo mobile o delle applicazioni
  • Esperienza con Python, Kotlin o Swift
  • Familiarità di base con concetti di AI o machine learning

Pubblico Obiettivo

  • Team aziendali
  • Ufficiali di conformità
  • Sviluppatori che costruiscono applicazioni sensibili
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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