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Programa do Curso

Introdução à IA Preservadora de Privacidade

  • Princípios fundamentais da privacidade de dados em aplicativos móveis
  • Impulso regulatório para a IA em dispositivo (on-device)
  • Vantagens e limitações do processamento local

Compreendendo o Nano Banana para Privacidade no Dispositivo

  • Arquitetura de modelos do Nano Banana
  • Propriedades de segurança e caminhos de execução local
  • Plataformas suportadas e padrões de integração móvel

Técnicas de Manipulação de Dados e Processamento Local

  • Coleta e armazenamento seguros de dados sensíveis no dispositivo
  • Minimização da exposição de dados usando inferência local
  • Estratégias de anonimização e pseudonimização

Implementando Recursos de IA Preservadora de Privacidade

  • Criando recursos orientados por IA sem transmitir dados dos usuários
  • Projetando fluxos de trabalho prontos para saúde, finanças e conformidade
  • Garantindo o isolamento de dados entre componentes do aplicativo

Considerações de Segurança para Modelos no Dispositivo

  • Proteção de modelos contra extração ou adulteração
  • Isolamento seguro (sandboxing) 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 desde a concepção (privacy-by-design)
  • Manutenção da auditabilidade sem comprometer os dados dos usuários

Testes e Validação das Garantias de Privacidade

  • Testando fluxos de trabalho para vazamentos involuntários de dados
  • Avaliando as compensações entre precisão e privacidade
  • Validação contínua em atualizações do aplicativo

Implantação e Manutenção de Aplicações de IA Focadas em Privacidade

  • Gerenciamento de atualizações de modelos no dispositivo
  • Monitoramento do desempenho e da conformidade ao longo do tempo
  • Preparação futura dos aplicativos para regulamentações em evolução

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão do desenvolvimento móvel ou de aplicativos
  • Experiência com Python, Kotlin ou Swift
  • Familiaridade básica com conceitos de IA ou aprendizado de máquina (machine learning)

Público-Alvo

  • Equipes empresariais
  • Oficiais de conformidade
  • Desenvolvedores criando aplicativos sensíveis
 14 Horas

Número de participantes


Preço por participante

Testemunhos de Clientes (1)

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