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Programa do Curso

Introdução à IA com Preservação de Privacidade

  • Princípios fundamentais da privacidade de dados em aplicações móveis
  • Impulsionadores regulatórios para a IA no dispositivo
  • Vantagens e limitações do processamento local

Compreender 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 Manipulação de Dados e Processamento Local

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

Implementação de Funcionalidades de IA com Preservação de Privacidade

  • Criação de funcionalidades orientadas por IA sem transmissão de dados do utilizador
  • Conceção de fluxos de trabalho prontos para uso em saúde, finanças ou conformidade
  • Garantia de isolamento de dados entre componentes da aplicação

Considerações de Segurança para Modelos no Dispositivo

  • Proteção de modelos contra extração ou adulteração
  • Sandboxing seguro e gestão de permissões
  • Modelação de ameaças para sistemas de IA móvel

Conformidade e Alinhamento Regulatório

  • Compreensão do RGPD, HIPAA e implicações do setor financeiro
  • Documentação de abordagens de privacidade por desenho (privacy-by-design)
  • Manutenção da auditabilidade sem comprometer os dados do utilizador

Teste e Validação das Garantias de Privacidade

  • Teste de fluxos de trabalho quanto a fugas de dados indesejadas
  • Avaliação do equilíbrio entre precisão e privacidade
  • Validação contínua ao longo das atualizações da aplicação

Implantação e Manutenção de Apps de IA com Foco na Privacidade

  • Gestão de atualizações de modelos no dispositivo
  • Monitorização do desempenho e da conformidade ao longo do tempo
  • Preparação das aplicações para regulamentações em evolução

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Conhecimento em desenvolvimento de aplicações móveis ou de software
  • Experiência em Python, Kotlin ou Swift
  • Familiaridade básica com conceitos de IA ou aprendizagem automática

Público-Alvo

  • Equipes empresariais
  • Responsáveis de conformidade
  • Desenvolvedores de aplicações sensíveis
 14 Horas

Treinamento Corporativo Personalizado

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Investimento

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