Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Introducere în AI Care Păstrează Confidențialitatea
- Principiile de bază ale confidențialității datelor în aplicațiile mobile
- Motoarele reglementare pentru AI pe dispozitiv
- Beneficiile și limitările procesării locale
Înțelegerea Nano Banana pentru Confidențialitate pe Dispozitiv
- Arhitectura modelului Nano Banana
- Proprietăți de securitate și căi de execuție locale
- Platforme suportate și modele de integrare mobile
Tehnici de Manipulare a Datelor și Procesare Locală
- Colectarea și stocarea securizată a datelor sensibile pe dispozitiv
- Minimizarea expunerii datelor folosind inferența locală
- Strategii de anonimizare și pseudonimizare
Implementarea Funcțiilor de AI Care Păstrează Confidențialitatea
- Crearea de funcții conduse de AI fără a transmite datele utilizatorilor
- Proiectarea fluxurilor de lucru conformabile pentru sănătate, finanțe sau conformitate
- Asigurarea izolării datelor între componentele aplicației
Considerații de Securitate pentru Modelele pe Dispozitiv
- Protejarea modelelor împotriva extragerii sau manipulării
- Sandboxing securizat și gestionarea permisiunilor
- Modelarea amenințărilor pentru sistemele de AI mobile
Conformitate și Aliniere Reglementară
- Înțelegerea implicațiilor GDPR, HIPAA și ale sectorului financiar
- Documentarea abordărilor de confidențialitate prin design
- Menținerea auditabilității fără a compromite datele utilizatorilor
Testarea și Validarea Garantiilor de Confidențialitate
- Testarea fluxurilor de lucru pentru scurgeri neintenționate de date
- Evaluarea compromisurilor între acuratețe și confidențialitate
- Validare continuă în cadrul actualizărilor aplicației
Implementarea și Întreținerea Aplicațiilor de AI Axate pe Confidențialitate
- Gestionarea actualizărilor modelelor pe dispozitiv
- Monitorizarea performanței și conformității în timp
- Asigurarea viabilității aplicațiilor în fața reglementărilor în evoluție
Rezumat și Pași Următori
Cerințe
- Înțelegerea dezvoltării mobile sau a aplicațiilor
- Experiență cu Python, Kotlin sau Swift
- Familiaritate de bază cu concepte de AI sau învățare automată
Publicul Țintă
- Echipe din întreprinderi
- Oficiali de conformitate
- Dezvoltatori care construiesc aplicații sensibile
14 Ore
Mărturii (1)
Flow, atmosferă și tematică a prezentării
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Curs - Google Gemini AI for Data Analysis
Tradus de catre o masina