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Comienza 4 July 2025 07:12

Termina 4 July 2025

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Mejorando la privacidad con Edge AI y AWS

Descubra cómo la integración de IA Privada con la computación en el borde y AWS revoluciona la seguridad de los datos. Explore técnicas para implementar modelos de IA en el borde, asegurando que los datos permanezcan seguros y cumplan con las normativas, con aplicaciones del mundo real y mejores prácticas.
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Resumen

Descubra cómo la integración de IA Privada con la computación en el borde y AWS revoluciona la seguridad de los datos. Explore técnicas para implementar modelos de IA en el borde, asegurando que los datos permanezcan seguros y cumplan con las normativas, con aplicaciones del mundo real y mejores prácticas.

Programa de estudio

  • Introducción a Edge AI y AWS
  • Definiciones y conceptos básicos
    Importancia de la privacidad en la IA
    Resumen de los servicios de AWS para Edge AI
  • Fundamentos de la IA privada
  • Comprensión de la IA privada
    Técnicas para garantizar la privacidad de los datos
    Consideraciones de cumplimiento y regulaciones
  • Computación en el borde y su papel en la privacidad
  • Beneficios de la computación en el borde
    Borde vs. Nube: Implicaciones de privacidad
    Tecnologías clave en la computación en el borde
  • Implementación de modelos de IA en el borde
  • Preparación de modelos de IA para la implementación en el borde
    Herramientas y marcos para Edge AI
    Integración de AWS para gestionar flujos de trabajo en Edge AI
  • Mejores prácticas de seguridad con AWS
  • Funciones de seguridad de AWS para implementaciones en el borde
    Cifrado de datos y gestión de claves
    Gestión de identidades y accesos en dispositivos de borde
  • Aplicaciones del mundo real de IA privada en el borde
  • Estudios de caso y ejemplos
    Soluciones de privacidad impulsadas por la industria
    Desafíos y estrategias de mitigación
  • Mejores prácticas para mantener el cumplimiento
  • Políticas de gobernanza de datos
    Monitoreo continuo y alertas
    Estrategias de actualización y reentrenamiento de modelos
  • Laboratorios prácticos y ejercicios
  • Implementación de una aplicación simple de Edge AI utilizando AWS IoT Greengrass
    Implementación de técnicas de privacidad en un proyecto de muestra
    Monitoreo y escalado de aplicaciones de Edge AI
  • Tendencias futuras en Edge AI y privacidad
  • Tecnologías emergentes en IA y computación en el borde
    Futuro de la privacidad en soluciones impulsadas por IA
    Preparación para amenazas de ciberseguridad en evolución
  • Conclusión y próximos pasos
  • Resumen de aprendizajes clave
    Oportunidades para aprendizaje y exploración adicionales
    Construcción de una comunidad de práctica en Edge AI y privacidad

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Programación