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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

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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