在行動裝置上利用 Nano Banana 實現隱私保護的 AI培訓
Nano Banana 是一個端側 AI 框架,旨在本地運行模型,同時確保嚴格的隱私保護與法規合規。
本課程為導師主導的實地培訓(可選擇線上或現場進行),主要面向初級至中級專業人士,適合希望在受監管或敏感環境中,使用 Nano Banana 在行動裝置上實施隱私保護型 AI 功能的人士。
完成本培訓後,學員將能夠:
- 構建能夠在裝置上私有化處理數據的行動應用。
- 整合 Nano Banana 以實現合規的 AI 工作流程。
- 應用如匿名化和安全處理等隱私增強技術。
- 在移動 AI 開發過程中評估並緩解隱私風險。
課程形式
- 結合討論與問答環節的引導式教學。
- 涉及隱私焦點移動 AI 場景的實務演練。
- 在真實開發環境中進行動手實踐。
課程客製化選項
- 如有組織特定需求或行業特定合規主題,請聯繫我們以客製化本培訓項目。
課程簡介
隱私保護 AI 簡介
- 行動應用程式中數據隱私的核心原則
- 驅動端側 AI 發展的監管因素
- 本地處理的優勢與局限
認識用於端側隱私保護的 Nano Banana
- Nano Banana 模型架構
- 安全特性與本地執行路徑
- 支援的平台及移動端整合模式
數據處理與本地處理技術
- 在裝置上安全地收集和存儲敏感數據
- 利用本地推理最小化數據暴露
- 匿名化與偽名化策略
實施隱私保護型 AI 功能
- 在無需傳輸用戶數據的情況下創建 AI 驅動功能
- 設計符合醫療、金融或合規要求的工作流程
- 確保應用各組件間的數據隔離
端側模型的安全考量
- 保護模型免受提取或篡改
- 安全沙盒與權限管理
- 移動 AI 系統的威脅建模
合規與監管對齊
- 理解 GDPR、HIPAA 及金融行業影響
- 記錄隱私設計(Privacy-by-Design)方法
- 在保障審計能力的同時不損害用戶數據
測試與驗證隱私保證
- 測試工作流程以防止意外的數據洩露
- 評估準確性與隱私之間的權衡
- 跨應用更新的持續驗證
隱私重視型 AI 應用的部署與維護
- 管理端側模型的更新
- 長期監測性能與合規狀態
- 使應用為不斷變化的法規做好準備
總結與下一步行動
最低要求
- 了解移動端或應用程式開發
- 具備 Python、Kotlin 或 Swift 開發經驗
- 對 AI 或機器學習概念有基本認識
目標受眾
- 企業團隊
- 合規官員
- 開發敏感應用程式的開發人員
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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
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16 小時此由講師主導的現場培訓(線上或線下)旨在協助具備中級水平的公共部門專業人員使用Gemini產生高品質內容、輔助研究,並透過更深入的AI互動提升工作效率。
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- 針對特定用例設計更有效且客製化的提示。
- 利用Gemini產生原創且具創意性的內容。
- 精確地摘要並比較複雜資訊。
- 有效運用Gemini進行腦力激盪、規劃及整理構思。
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運用 Gemini 3 建構多模態應用:視覺、音訊、影片與文字
14 小時Gemini 3 是一個多模態人工智慧平台,能夠處理並推理圖像、影片、音訊及文字等多種資料類型。
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14 小時Nano Banana 是一個專為 Android 平台上高效能的裝置端模型執行而設計的輕量級 AI 框架。
本課程為導師帶教式的實時培訓(線上或線下),旨在幫助初級至中級水平的 Android 開發者將優化後的 AI 能力直接整合至移動應用中。
完成本培訓後,參與者將能夠:
- 在 Android Studio 項目中整合 Nano Banana SDK。
- 利用 Nano Banana API 實現實時 AI 推斷。
- 為受限的移動環境優化模型性能。
- 應用確保安全與隱私保护的裝置端 AI 最佳實踐。
課程形式
- 引導式講座與協作討論。
- 實戰編碼練習以鞏固核心概念。
- 基於真實 Android 示例的實操實現。
課程自訂選項
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