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 Duração 14 horas

Programa do Curso

Introdução à IA Preservadora de Privacidade

  • Princípios fundamentais da privacidade de dados em aplicações móveis
  • Impulsionadores regulatórios para IA em dispositivo
  • Vantagens e limitações do processamento local

Compreendendo o Nano Banana para Privacidade em 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

Implementação de Funcionalidades de IA Preservadoras de Privacidade

  • Criação de recursos guiados por IA sem transmissão de dados do usuário
  • Projetando fluxos de trabalho prontos para saúde, finanças ou conformidade
  • Garantindo isolamento de dados entre componentes do aplicativo

Considerações de Segurança para Modelos em Dispositivo

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

Conformidade e Alinhamento Regulatório

  • Compreendendo as implicações do GDPR, HIPAA e do setor financeiro
  • Documentação de abordagens de privacidade por design
  • Manutenção da auditabilidade sem comprometer dados do usuário

Teste e Validação de Garantias de Privacidade

  • Teste de fluxos de trabalho para vazamento indevido de dados
  • Avaliação de compromissos entre precisão e privacidade
  • Validação contínua entre atualizações do aplicativo

Implantação e Manutenção de Aplicativos de IA Focados em Privacidade

  • Gestão de atualizações de modelos em dispositivo
  • Monitoramento de desempenho e conformidade ao longo do tempo
  • Preparação das aplicações para regulamentações em evolução

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão do desenvolvimento móvel 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 de aplicações sensíveis

Treinamento Corporativo Personalizado

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Investimento

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