Tack för att du skickade din fråga! En av våra teammedlemmar kontaktar dig snart.
Tack för att du skickade din bokning! En av våra teammedlemmar kontaktar dig snart.
Kursplan
Introduktion till integritetsbevarande AI
- Grundläggande principer för dataintegritet i mobilapplikationer
- Regulatoriska drivkrafter för lokalt körbar AI
- Fördelar och begränsningar med lokal bearbetning
Förstå Nano Banana för lokalt integritetsbevarande
- Nano Bananas modellarkitektur
- Säkerhetsproperties och lokala körningsvägar
- Stödda plattformar och mobila integreringsmönster
Datahantering och tekniker för lokal bearbetning
- Samla in och lagra känsliga data säkert lokalt på enheten
- Minimera datautverkan genom lokal inferens
- Anonymiserings- och pseudonymiseringsstrategier
Implementering av integritetsbevarande AI-funktioner
- Skapa AI-drivna funktioner utan att överföra användardata
- Utforma arbetsflöden som är anpassade för hälso- och sjukvårds-, finansiella- eller kompliancekrav
- Säkerställa dataisoleringsprocesser över olika applikationskomponenter
Sikkerhetsöverväganden för lokala modeller
- Skydda modeller från extrahering eller manipulering
- Säkert sandlådeutrymme och behörighetsmanagement
- Hotmodellering för mobil AI-system
Kompliance och regelstöd
- Förstå GDPR, HIPAA och finansiella sektorsimplicer
- Dokumentera designapproach för integritet
- Underhålla revisionsbarhet utan att kompromettera användardata
Testning och validering av integritetsgarantier
- Testa arbetsflöden för oväntade datautverkan
- Utvärdera noggrannhet mot integritetstrad-offs
- Kontinuerlig validering över applikationsuppdateringar
Distribuering och underhåll av integritetsfokuserade AI-applikationer
- Hantera lokala modelluppdateringar
- Övervaka prestanda och kompliance över tid
- Framtidsbevista applikationer för utvecklande regler
Sammanfattning och nästa steg
Krav
- Förståelse för mobil- eller applikationsutveckling
- Erfarenhet av Python, Kotlin eller Swift
- Grundläggande bekantskap med AI- eller maskininlärningskoncept
Målgrupp
- Företagsteam
- Komplianceansvariga
- Utvecklare som bygger känsliga applikationer
14 Timmar
Vittnesmål (1)
Flöde, känsla och ämne i presentationen
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Kurs - Google Gemini AI for Data Analysis
Maskintolkat