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Plan du cours

Introduction à l'IA respectueuse de la confidentialité

  • Principes fondamentaux de la confidentialité des données dans les applications mobiles
  • Motivations réglementaires pour l'IA sur l'appareil
  • Avantages et limites du traitement local

Compréhension de Nano Banana pour la confidentialité sur l'appareil

  • Architecture du modèle Nano Banana
  • Propriétés de sécurité et chemins d'exécution locaux
  • Plates-formes prises en charge et modèles d'intégration mobile

Gestion des données et techniques de traitement local

  • Collecte et stockage sécurisés des données sensibles sur l'appareil
  • Minimisation de l'exposition des données grâce à l'inférence locale
  • Stratégies d'anonymisation et de pseudonymisation

Mise en œuvre de fonctionnalités d'IA respectueuses de la confidentialité

  • Création de fonctionnalités basées sur l'IA sans transmettre les données des utilisateurs
  • Conception de flux de travail prêts pour la santé, la finance ou la conformité
  • Garantie de l'isolation des données entre les composants de l'application

Considérations de sécurité pour les modèles sur l'appareil

  • Protection des modèles contre l'extraction ou la manipulation
  • Sandboxing sécurisé et gestion des permissions
  • Modélisation des menaces pour les systèmes d'IA mobile

Alignement avec la conformité et les réglementations

  • Compréhension du RGPD, de la HIPAA et des implications du secteur financier
  • Documentation des approches de confidentialité dès la conception
  • Maintien de l'auditabilité sans compromettre les données des utilisateurs

Tests et validation des garanties de confidentialité

  • Tests des flux de travail pour détecter les fuites de données involontaires
  • Évaluation des compromis entre précision et confidentialité
  • Validation continue à travers les mises à jour de l'application

Déploiement et maintenance des applications d'IA axées sur la confidentialité

  • Gestion des mises à jour des modèles sur l'appareil
  • Surveillance des performances et de la conformité au fil du temps
  • Pérennisation des applications face aux réglementations évolutives

Récapitulatif et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension du développement mobile ou applicatif
  • Une expérience avec Python, Kotlin ou Swift
  • Une familiarité de base avec les concepts de l'IA ou de l'apprentissage automatique

Public cible

  • Équipes d'entreprise
  • Officiers de la conformité
  • Développeurs créant des applications sensibles
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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