Grazie per aver inviato la tua richiesta! Uno dei nostri team membri ti contatterà a breve.
Grazie per aver inviato il tuo prenotazione! Uno dei nostri team membri ti contatterà a breve.
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
Recensioni (1)
Flusso, atmosfera e argomento della presentazione
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Corso - Google Gemini AI for Data Analysis
Traduzione automatica