Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Plan Szkolenia
Wprowadzenie do AI chroniącej prywatność
- Podstawowe zasady ochrony danych w aplikacjach mobilnych
- Regulacje napędzające AI działającą lokalnie
- Zalety i ograniczenia lokalnego przetwarzania
Zrozumienie Nano Banana do Ochrony Prywatności na Urządzeniach
- Architektura modelu Nano Banana
- Właściwości bezpieczeństwa i ścieżki lokalnego wykonywania
- Obsługiwane platformy i wzorce integracji mobilnej
Obsługa Danych i Techniki Lokalnego Przetwarzania
- Zbieranie i bezpieczne przechowywanie wrażliwych danych na urządzeniach
- Minimalizacja narażenia danych przy użyciu lokalnej inferencji
- Strategie anonimizacji i pseudonimizacji
Implementacja Funkcji AI Chroniącej Prywatność
- Tworzenie funkcji opartych na AI bez przesyłania danych użytkownika
- Projektowanie przepływów pracy gotowych do wdrożenia w branżach opieki zdrowotnej, finansów lub zgodności
- Zapewnienie izolacji danych między składnikami aplikacji
Rozważania Bezpieczeństw dla Modeli Działających Lokalnie
- Ochrona modeli przed wydobyciem lub modyfikacją
- Bezpieczne piaskownice i zarządzanie uprawnieniami
- Modelowanie zagrożeń dla systemów AI mobilnych
Zgodność i Wyrównanie Regulacyjne
- Zrozumienie implikacji GDPR, HIPAA i branży finansowej
- Dokumentacja podejść opartych na prywatności od początku
- Zachowanie sprawozdawczości bez kompromitowania danych użytkownika
Testowanie i Walidacja Gwarancji Prywatności
- Testowanie przepływów pracy na niezamierzone ujawnianie danych
- Ocena kompromisów między dokładnością a ochroną prywatności
- Ciągła walidacja wraz z aktualizacjami aplikacji
Wdrażanie i Obsługa Aplikacji AI Chroniących Prywatność
- Zarządzanie aktualizacjami modeli działających na urządzeniach
- Monitorowanie wydajności i zgodności w czasie
- Przygotowywanie aplikacje na przyszłe zmiany regulacji
Podsumowanie i Następne Kroki
Wymagania
- Zrozumienie rozwoju mobilnego lub aplikacyjnego
- Doświadczenie w Pythonie, Kotlinie lub Swiftcie
- Podstawowa znajomość koncepcji AI lub uczenia maszynowego
Publiczność
- Zespoły przedsiębiorstwowe
- Dyrektorzy ds. zgodności
- Deweloperzy budujący wrażliwe aplikacje
14 godzin
Opinie uczestników (1)
Widać, że trener ma zarówno bardzo dużą wiedzę, jak i umiejętność jej przekazania i utrzymywania uwagi audytorium