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期間 14 時間
コース概要
プライバシー保護AIの概要
- モバイルアプリケーションにおけるデータプライバシーの核心原則
- オンデバイスAIに対する規制上の要請
- ローカル処理の利点と限界
オンデバイスのプライバシーのためのNano Bananaの理解
- Nano Bananaのモデルアーキテクチャ
- セキュリティ特性とローカル実行パス
- サポートプラットフォームとモバイル統合パターン
データ処理とローカル処理技術
- 機密データをオンデバイスで安全に収集・保存する
- ローカル推論によるデータ露出の最小化
- 匿名化と擬似匿名化戦略
プライバシー保護AI機能の実装
- ユーザーデータを転送せずにAI駆動型機能を作成する
- 医療、金融、またはコンプライアンス準拠のワークフローを設計する
- アプリケーションコンポーネント間のデータ分離を保証する
オンデバイスモデルのセキュリティ配慮事項
- モデルの抽出や改ざんからの保護
- 安全なサンドボックスと権限管理
- モバイルAIシステムの脅威モデリング
コンプライアンスと規制の整合性
- GDPR、HIPAA、および金融セクターのインプリケーションの理解
- プライバシーバイデザインアプローチの文書化
- ユーザーデータを損なわず監査可能性を維持する
プライバシー保証のテストと検証
- 意図しないデータ漏洩に対するワークフローのテスト
- 精度とプライバシーのトレードオフの評価
- アプリケーション更新における継続的検証
プライバシー重視のAIアプリのデプロイとメンテナンス
- オンデバイスモデルの更新管理
- パフォーマンスとコンプライアンスの長期的なモニタリング
- 進化していく規制への対応に向けたアプリケーションの未来への備え
まとめと次のステップ
要求
- モバイルまたはアプリケーション開発の理解
- Python、Kotlin、またはSwiftの経験
- AIまたは機械学習概念の基本的な知識
対象者
- エンタープライズチーム
- コンプライアンス責任者
- 機密アプリケーションを開発する開発者
お客様の声 (1)
プレゼンテーションにおける流れ、雰囲気、およびトピック
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
コース - Google Gemini AI for Data Analysis
機械翻訳