Merci d'avoir envoyé votre demande ! Un membre de notre équipe vous contactera sous peu.
Merci d'avoir envoyé votre réservation ! Un membre de notre équipe vous contactera sous peu.
Plan du cours
Introduction à l'IA Respectueuse de la Vie Privée
- Principes fondamentaux de la confidentialité des données dans les applications mobiles
- Impératifs réglementaires pour l'IA sur appareil
- Avantages et limites du traitement local
Comprendre Nano Banana pour la Confidentialité sur Appareil
- Architecture des modèles de Nano Banana
- Propriétés de sécurité et chemins d'exécution locale
- Plateformes prises en charge et schémas d'intégration mobile
Gestion des Données et Techniques de Traitement Local
- Collecte et stockage sécurisés de données sensibles sur l'appareil
- Minimisation de l'exposition des données grâce à l'inférence locale
- Stratégies d'anonymisation et de pseudonymisation
Implémentation de Fonctionnalités d'IA Respectueuses de la Vie Privée
- Création de fonctionnalités alimentées par l'IA sans transmission des données utilisateur
- Conception de workflows prêts pour les secteurs de la santé, de la finance ou de la conformité
- Assurance d'une isolation des données entre les composants de l'application
Considérations de Sécurité pour les Modèles sur Appareil
- Protection des modèles contre l'extraction ou le sabotage
- Sandboxing sécurisé et gestion des autorisations
- Modélisation des menaces pour les systèmes d'IA mobiles
Conformité et Alignement Réglementaire
- Compréhension des implications du RGPD, de la HIPAA et du secteur financier
- Documentation des approches de conception axées sur la confidentialité
- Maintien de l'audibilité sans compromettre les données utilisateur
Test et Validation des Garanties de Confidentialité
- Tests des workflows pour détecter des fuites de données involontaires
- Évaluation des compromis entre précision et confidentialité
- Validation continue lors des mises à jour de l'application
Déploiement et Maintenance d'Applications d'IA Axées sur la Confidentialité
- Gestion des mises à jour de modèles sur appareil
- Suivi de la performance et de la conformité au fil du temps
- Anticipation des applications pour des régulations futures
Résumé et Prochaines Étapes
Pré requis
- Une compréhension du développement mobile ou d'applications
- Expérience avec Python, Kotlin ou Swift
- Familiarité de base avec les concepts d'IA ou d'apprentissage automatique
Public
- Équipes d'entreprise
- Officiers de conformité
- Développeurs construisant des applications sensibles
14 Heures
Nos clients témoignent (1)
Fluidez, ambiance et thème de la présentation
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Formation - Google Gemini AI for Data Analysis
Traduction automatique