Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Съдържание и теми, включени в курса
Въведение в AI с опазване на поверителността
- Основи принципи на поверителността на данните в мобилни приложения
- Регулаторни драйвъри за AI на устройството
- Предимства и ограничения на локалната обработка
Разбиране на Nano Banana за поверителност на устройството
- Архитектура на модела Nano Banana
- Свойства на сигурността и пътищата за локално изпълнение
- Поддържани платформи и модели за мобилна интеграция
Техники за обработка на данни и локално преработване
- Сигурно събиране и съхранение на чувствителни данни на устройството
- Минимизиране на експозицията на данните чрез локално извличане на изводи (inference)
- Стратегии за анонимизация и псевдонимизация
Внедряване на функции за AI с опазване на поверителността
- Създаване на AI-базирани функции без предаване на потребителски данни
- Проектиране на работни процеси, подходящи за здравеопазване, финанси или съответствие
- Осигуряване на изолиране на данните между компонентите на приложението
Обсъждане на въпросите по сигурността за модели на устройството
- Защита на моделите от екстракция или манипулация
- Сигурно песъчница (sandboxing) и управление на права
- Моделиране на заплахи за мобилни AI системи
Съответствие и регулаторно подравняване
- Разбиране на импликациите на GDPR, HIPAA и финансовия сектор
- Документиране на подходи „поверителност по дизайн“ (privacy-by-design)
- Поддържане на аудитабилност без компрометиране на потребителските данни
Тестване и валидиране на гарантиите за поверителност
- Тестване на работните процеси за непреднамерено разкриване на данни
- Оценка на компромисите между точност и поверителност
- Непрерываема валидация при актуализации на приложенията
Деплоймент и поддръжка на AI приложения с фокус върху поверителността
- Управление на актуализациите на моделите на устройството
- Мониторинг на ефективността и съответствието с времето
- Готовност на приложенията за развиващите се регулации
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Разбиране на мобилната или приложната разработка
- Опит с Python, Kotlin или Swift
- Базови познания по AI или машинно обучение
Целева аудитория
- Корпоративни отбори
- Специалисти по съответствие (compliance)
- Разработчици на чувствителни приложения
14 Часа
Отзиви от участници (1)
Поток, атмосфера и тема на презентацията
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Курс - Google Gemini AI for Data Analysis
Машинен превод
