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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

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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