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コース概要

プライバシー保護AIの入門

  • 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件
  • ローカル処理のメリットと限界

オンデバイス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
  • サポートされている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
  • 匿名化および仮名化の戦略

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駆動型機能を創造する
  • 医療、金融、またはコンプライアンス対応のワークフローを設計する
  • アプリコンポーネント間でデータ分離を確保する

オンデバイスモデルに関するセキュリティ上の考慮事項

  • モデルの抽出または改ざんから保護する
  • 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、金融セクターへの影響の理解
  • 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うことなく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

  • 意図しないデータリークのテストワークフロー
  • 精度とプライバシーのトレードオフの評価
  • アプリの更新を通じての継続的検証

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を管理する
  • 長期的にパフォーマンスとコンプライアンスを監視する
  • 変化する規制に合わせてアプリケーションを将来に対応させる

概要と次のステップ

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の使用経験
  • AIまたは機械学習の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構築する開発者
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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