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Duração 14 horas
Programa do Curso
Introdução à IA com Preservação de Privacidade
- Princípios fundamentais da privacidade de dados em aplicações móveis
- Impulsionadores regulatórios para IA no dispositivo
- Benefícios e limitações do processamento local
Compreendendo o Nano Banana para Privacidade no Dispositivo
- Arquitetura do modelo Nano Banana
- Propriedades de segurança e caminhos de execução local
- Plataformas suportadas e padrões de integração móvel
Técnicas de Tratamento de Dados e Processamento Local
- Coleta e armazenamento seguro de dados sensíveis no dispositivo
- Minimização da exposição de dados usando inferência local
- Estratégias de anonimização e pseudonimização
Implementando Funcionalidades de IA com Preservação de Privacidade
- Criação de funcionalidades orientadas por IA sem transmitir dados do usuário
- Projeto de fluxos de trabalho prontos para saúde, finanças ou conformidade
- Garantia de isolamento de dados entre componentes do aplicativo
Considerações de Segurança para Modelos no Dispositivo
- Proteção dos modelos contra extração ou adulteração
- Sandboxing seguro e gerenciamento de permissões
- Modelagem de ameaças para sistemas de IA móvel
Conformidade e Alinhamento Regulatório
- Compreensão das implicações do GDPR, HIPAA e do setor financeiro
- Documentação de abordagens de privacidade por design (privacy-by-design)
- Manutenção da auditoria sem comprometer os dados do usuário
Teste e Validação de Garantias de Privacidade
- Teste de fluxos de trabalho quanto a vazamentos indevidos de dados
- Avaliação dos trade-offs entre precisão e privacidade
- Validação contínua ao longo das atualizações do aplicativo
Implantação e Manutenção de Aplicações de IA Focadas em Privacidade
- Gerenciamento de atualizações de modelos no dispositivo
- Monitoramento de desempenho e conformidade ao longo do tempo
- Preparação das aplicações para regulamentações em evolução
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão de desenvolvimento mobile ou de aplicações
- Experiência com Python, Kotlin ou Swift
- Familiaridade básica com conceitos de IA ou aprendizado de máquina
Público-Alvo
- Equipes corporativas
- Oficiais de conformidade
- Desenvolvedores criando aplicações sensíveis
Testemunhos de Clientes (1)
Fluxo, vibração e tópico na apresentação
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Curso - Google Gemini AI for Data Analysis
Máquina Traduzida