Takk for at du sendte din henvendelse! En av våre teammedlemmer vil kontakte deg straks.
Takk for at du sendte din bestilling! En av våre teammedlemmer vil kontakte deg straks.
Kursplan
Introduksjon til personvernssikret AI
- Kjerneprinsipper for dataprivat i mobilapplikasjoner
- Regulatoriske drivkrefter for on-device-AI
- Fordeler og begrensninger av lokal behandling
Forståelse av Nano Banana for on-device-personvern
- Nano Banana modellaritektur
- Sikkerhets egenskaper og lokale utførelsesspor
- Støttede plattformer og mobilitets integrasjonsmønstre
Databehandling og lokale behandlings teknikker
- Samling og lagring av sensitive data trygt på enheten
- Minimere dataeksposisjon ved hjelp av lokal inferens
- Anonymiserings og pseudonymiserings strategier
Implementering av personvernssikret AI-funksjoner
- Opprette AI-drevne funksjoner uten å overføre brukerdata
- Designe helse-, finans- eller compliance-klare workflows
- Sikre dataisolering tvers igjennom applikasjonskomponenter
Sikkerhets betraktelser for on-device-modeller
- Beskytte modeller fra uttrekk eller manipulasjon
- Sikker sandboxing og tillatelses administrasjon
- Tre-modellering for mobil-AI-systemer
Samsvar og regulatorisk tilpasning
- Forståelse av GDPR, HIPAA og finanssektorens implikasjoner
- Dokumentering av privacy-by-design tilnærminger
- Opprettholde reviderbarhet uten å kompromittere brukerdata
Testing og validering av personvern garantier
- Testing av workflows for utilsiktet datalekkasje
- Vurdering av presisjon vs. personvern avveininger
- Kontinuerlig validering tvers igjennom applikasjons oppdateringer
Utstyr og vedlikehold av personvernsfokuserte AI-applikasjoner
- Styring av on-device modell oppdateringer
- Overvåking av ytelse og samsvar over tid
- Fremtidssikring av applikasjoner for endrende reguleringer
Oppsummering og neste steg
Krav
- Forståelse av mobil- eller applikasjonsutvikling
- Erfaring med Python, Kotlin eller Swift
- Grunnleggende kjennskap til AI- eller maskinlæringskonsepter
Målgruppe
- Enterprise-lag
- Compliance-offiserer
- Utviklere som bygger sensitive applikasjoner
14 Timer
Referanser (1)
Flyt, vib og tema i presentasjonen
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Kurs - Google Gemini AI for Data Analysis
Maskinoversatt