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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

Número de participantes


Preço por participante

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