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Struttura del corso

Introduzione all'IA che preserva la privacy

  • Principi fondamentali della privacy dei dati nelle applicazioni mobili
  • Fattori normativi alla base dell'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 dei 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 guidate dall'IA senza trasmettere i dati dell'utente
  • Progettazione di flussi di lavoro pronti per la conformità in ambito sanitario, finanziario o regolamentato
  • Garantire l'isolamento dei dati tra i componenti dell'app

Considerazioni sulla sicurezza per i modelli on-device

  • Protezione dei modelli dall'estrazione o dalla manomissione
  • Sandboxing sicuro e gestione delle autorizzazioni
  • Modello delle minacce per i sistemi di IA mobile

Conformità e allineamento normativo

  • Comprensione delle implicazioni del GDPR, HIPAA e del settore finanziario
  • Documentazione degli approcci privacy-by-design
  • Mantenimento della tracciabilità senza compromettere i dati degli utenti

Test e validazione delle garanzie di privacy

  • Test dei flussi di lavoro per rilevare perdite di dati indesiderate
  • Valutazione del compromesso tra accuratezza e privacy
  • Validazione continua attraverso gli aggiornamenti dell'app

Distribuzione e manutenzione di app di IA focalizzate sulla privacy

  • Gestione degli aggiornamenti dei modelli on-device
  • Monitoraggio delle prestazioni e della conformità nel tempo
  • Preparazione delle applicazioni alle normative in evoluzione

Riepilogo e prossime mosse

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 Target

  • Team aziendali
  • Responsabili della conformità
  • Sviluppatori di applicazioni sensibili
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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