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Durata 14 ore
Struttura del corso
Introduzione all'IA che Preserva la Privacy
- Principi fondamentali della privacy dei dati nelle applicazioni mobili
- Driver normativi per l'IA on-device
- Vantaggi e limiti dell'elaborazione locale
Comprendere Nano Banana per la Privacy On-Device
- Architettura del modello Nano Banana
- Proprietà di sicurezza e percorsi di esecuzione locale
- Piattaforme supportate e modelli di integrazione mobile
Gestione dei Dati e Tecniche di Elaborazione Locale
- Raccolta e archiviazione sicura di dati sensibili sul dispositivo
- Riduzione dell'esposizione dei dati utilizzando l'inferenza locale
- Strategie di anonimizzazione e pseudonimizzazione
Implementazione di Funzionalità di IA che Preservano la Privacy
- Creazione di funzionalità basate sull'IA senza trasmettere i dati utente
- Progettazione di flussi di lavoro conformi per i settori sanitario, finanziario o della conformità
- Garantire l'isolamento dei dati tra i componenti dell'app
Considerazioni sulla Sicurezza per i Modelli On-Device
- Protezione dei modelli da estrazione o manomissione
- Sandboxing sicuro e gestione dei permessi
- Modellazione delle minacce per i sistemi di IA mobile
Conformità e Allineamento Normativo
- Comprensione di GDPR, HIPAA e implicazioni per il settore finanziario
- Documentazione degli approcci privacy-by-design
- Mantenimento dell'auditability senza compromettere i dati utente
Test e Validazione delle Garanzie di Privacy
- Test dei flussi di lavoro per perdite di dati non intenzionali
- Valutazione dei compromessi tra accuratezza e privacy
- Validazione continua attraverso gli aggiornamenti dell'app
Distribuzione e Manutenzione di App IA Focalizzate sulla Privacy
- Gestione degli aggiornamenti dei modelli on-device
- Monitoraggio delle prestazioni e della conformità nel tempo
- Preparazione delle applicazioni per le normative in evoluzione
Sintesi e Prossimi Passi
Requisiti
- Conoscenza dello sviluppo mobile o di applicazioni
- Esperienza con Python, Kotlin o Swift
- Familiarità di base con i concetti di IA o machine learning
Pubblico di Riferimento
- Team aziendali
- Responsabili della conformità
- Sviluppatori che creano applicazioni sensibili
Recensioni (1)
Flusso, atmosfera e argomento della presentazione
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Corso - Google Gemini AI for Data Analysis
Traduzione automatica