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課程簡介
隱私保護 AI 介紹
- 行動應用程式中資料隱私的核心原則
- 驅動裝置端 AI 的法規因素
- 本地處理的好處與限制
了解用於裝置端隱私的 Nano Banana
- Nano Banana 模型架構
- 安全特性與本地執行路徑
- 支援的平台與行動整合模式
資料處理與本地處理技術
- 在裝置端安全地收集與儲存敏感資料
- 利用本地推理減少資料暴露
- 匿名化與假名化策略
實作隱私保護 AI 功能
- 建立不傳輸使用者資料的 AI 驅動功能
- 設計符合醫療、金融或合規標準的工作流程
- 確保應用程式元件間的資料隔離
裝置端模型的安全考量
- 保護模型免受提取或篡改
- 安全沙盒與權限管理
- 行動 AI 系統的威脅建模
合規性與法規一致性
- 理解 GDPR、HIPAA 及金融產業的影響
- 文件化隱私設計方法
- 維持稽核能力而不 compromising 使用者資料
測試與驗證隱私保證
- 測試工作流程以防資料意外洩漏
- 評估準確度與隱私的權衡取捨
- 在應用程式更新過程中持續驗證
部署與維護專注於隱私的 AI 應用程式
- 管理裝置端模型更新
- 監控長期性能與合規性
- 為不斷演變的法規預作準備以保護應用程式
摘要與後續步驟
最低要求
- 具備行動或應用程式開發的知識
- 具有 Python、Kotlin 或 Swift 的經驗
- 基本熟悉 AI 或機器學習概念
對象
- 企業團隊
- 合規官員
- 建構敏感應用系統的開發人員
14 小時
客戶評論 (1)
演講中的流程、氛圍與主題
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
課程 - Google Gemini AI for Data Analysis
機器翻譯