Εξέλιξη Κομματιού

Εισαγωγή στην AI με Συνδρομή στην Ιδιωτικότητα

  • Κύρια αρχές της προστασίας δεδομένων σε εφαρμογές κινητών
  • Προδιαγραφές ρυθμιστικής πλαισίων για την εκτέλεση AI σε τοπικό περιβάλλον
  • Πλεονεκτήματα και περιορισμοί της τοπικής εξεργασίας δεδομένων

Κατανόηση του Nano Banana για Τοπική Προστασία Ιδιωτικότητας

  • Αρχιτεκτονική μοντέλου Nano Banana
  • Ιδιότητες ασφάλειας και τοπικοί δρόμοι εκτέλεσης
  • Υποστηριζόμενες πλατφόρμες και μοτίβα μεγάλης ενσωμάτωσης

Εξεργασία Δεδομένων και Τεχνικές Τοπικής Εξεργασίας

  • Συλλογή και αποθήκευση ευαίσθητων δεδομένων με ασφάλεια σε τοπικό περιβάλλον
  • Μείωση εκτύπωσης δεδομένων χρησιμοποιώντας τοπική συμπεριφορά
  • Στρατηγικές ανωνυμοποίησης και ψευδώνυμης προσωπικότητας

Εφαρμογή των Χαρακτηριστικών AI με Συνδρομή στην Ιδιωτικότητα

  • Δημιουργία χαρακτηριστικών AI χωρίς αποστολή δεδομένων χρηστών
  • Σχεδιασμός workflows για περιβάλλοντα υγείας, οικονομικής τομής και υπακοή
  • Διασφάλιση απομόνωσης δεδομένων μεταξύ των συστατικών προγραμματισμού

Παράμετροι Ασφάλειας για Τοπικά Μοντέλα AI

  • Συντήρηση των μοντέλων από εξεύρεση ή παρεμβάσεις
  • Ασφαλής κάψιμο και διαχείριση δικαιωμάτων
  • Μοντέλα απειλών για συστήματα AI κινητών εφαρμογών

Συμμόρφωση και Ρυθμιζόμενη Σύμφωνη

  • Κατανόηση του GDPR, HIPAA και επιπτώσεων στον χρηματοπιστωτικό τομέα
  • Εγγράφου προσεγγίσεων προστασίας δεδομένων κατά τη σχεδίαση
  • Συνέχεια ελέγχου χωρίς απώλεια προσωπικότητας των δεδομένων χρηστών

Εξέταση και Αξιολόγηση Εγγυήσεων Προστασίας

  • Εξέταση workflows για απρόθεσμη διάδοση δεδομένων
  • Αξιολόγηση του εμπορευματικού συμβιβασμού ακρίβειας και προσωπικής πληροφορία
  • Συνεχής εξέταση σε όλες τις αναβαθμίσεις εφαρμογών

Παράδοση και Διατήρηση AI Εφαρμογών με Συνδρομή στην Ιδιωτικότητα

  • Διαχείριση των αναβαθμίσεων μοντέλων σε τοπική περιβάλλον
  • Παρακολούθηση απόδοσης και υπακοή μέτρων σε διάστημα χρόνου
  • Προετοίμανση εφαρμογών για τις εξελισσόμενες κανονιστικές προδιαγραφές

Περίληψη και Επόμενα Βήματα

Απαιτήσεις

  • Κατανόηση της ανάπτυξης κινητών εφαρμογών
  • Εμπειρία με Python, Kotlin, ή Swift
  • Βασική γνωστική συνεργασία με την AI ή τα πρότυπα μηχανικής μάθησης

Απευθύνεται σε

  • Ομάδες επιχειρήσεων
  • Υπαλλήλους υπακοής
  • Αναπτυξιών που αναπτύσσουν εφαρμογές με συνδρομή στην ιδιωτικότητα
 14 Ώρες

Αριθμός συμμετέχοντων


Τιμή ανά συμμετοχαστή

Σχόλια (1)

Εφεξής Μαθήματα

Σχετικές Κατηγορίες