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

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