Bądźmy w kontakcie

Plan Szkolenia

Wprowadzenie do AI z zachowaniem prywatności

  • Podstawowe zasady ochrony prywatności danych w aplikacjach mobilnych
  • Wymogi regulacyjne napędzające rozwój AI na urządzeniu
  • Zalety i ograniczenia przetwarzania lokalnego

Zrozumienie roli Nano Banana w ochronie prywatności na urządzeniu

  • Architektura modeli Nano Banana
  • Cechy bezpieczeństwa oraz ścieżki lokalnego wykonania
  • Wsparcie dla platform mobilnych i wzorce integracji

Opraca danych i techniki lokalnego przetwarzania

  • Bezpieczne zbieranie i przechowywanie danych wrażliwych na urządzeniu
  • Minimalizacja ekspozycji danych dzięki lokalnemu wnioskowaniu
  • Strategie anonimizacji i pseudonimizacji

Wdrażanie funkcji AI z zachowaniem prywatności

  • Tworzenie funkcji napędzanych AI bez przesyłania danych użytkowników na zewnątrz
  • Projektowanie przepływów pracy gotowych do wdrożenia w sektorze ochrony zdrowia, finansów lub w kontekście zgodności
  • Zapewnienie izolacji danych między komponentami aplikacji

Aspekty bezpieczeństwa modeli na urządzeniu

  • Ochrona modeli przed wydobyciem lub manipulacją
  • Bezpieczne piaskowanie (sandboxing) i zarządzanie uprawnieniami
  • Modelowanie zagrożeń w mobilnych systemach AI

Zgodność z przepisami i regulacjami

  • Rozumienie implikacji RODO (GDPR), HIPAA oraz regulacji sektora finansowego
  • Dokumentowanie podejścia „privacy-by-design” (prywatność w projekcie)
  • Utrzymywanie audytowalności bez naruszania prywatności danych użytkowników

Testowanie i weryfikacja gwarancji prywatności

  • Testowanie przepływów pracy w celu wykrycia niekontrolowanych wycieków danych
  • Ocena kompromisu między dokładnością a prywatnością
  • Ciągła weryfikacja podczas aktualizacji aplikacji

Wdrożenie i utrzymanie aplikacji AI zorientowanych na prywatność

  • Zarządzanie aktualizacjami modeli na urządzeniu
  • Monitorowanie wydajności i zgodności w czasie rzeczywistym
  • Przygotowanie aplikacji na ewoluujące wymogi regulacyjne

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Znajomość zasad rozwoju mobilnego lub tworzenia aplikacji
  • Doświadczenie w pracy z językami Python, Kotlin lub Swift
  • Podstawowa znajomość koncepcji AI lub uczenia maszynowego

Grupa docelowa

  • Zespoły w przedsiębiorstwach
  • Inspektorzy ochrony danych (DPO) i specjaliści ds. zgodności
  • Deweloperzy tworzący aplikacje obsługujące wrażliwe dane
 14 godzin

Liczba uczestników


Cena za uczestnika (netto)

Opinie uczestników (1)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie