Управление службами ИИ с помощью политики Azure

По мере того как организации быстро внедряют искусственный интеллект, поддержание безопасности, соблюдение требований и контроль за расходами в рамках рабочих нагрузок ИИ становится все более важным. Ручное управление этими службами приводит к изменению конфигурации и потенциальным рискам безопасности. Этот курс учит вас как автоматизировать управление обслуживаний ИИ используя политику лазури. Вы узнаете, как создать защитные меры, которые обеспечивают ответственную практику ИИ, ограничивают несанкционированное развертывание моделей и обеспечивающие соблюдение нормативных требований, не замедляя разработку. Что вы узнаете: - Понять основные концепции управления облаком, политики как кода и принципы ответственного ИИ. - Настройте встроенные определения политики Azure, специально предназначенные для когнитивных служб и генеративных рабочих нагрузок AI. - Создание пользовательских определений политики для обеспечения соблюдения ограничений ресурсов, частных конечных точек и требований к резидентности данных. - Примените аудит соответствия, чтобы выявить несоответствующие развертывания ИИ в вашей облачной среде. - Автоматически исправлять существующие несоответствующие службы ИИ с помощью задач по исправлению политики. - Практика написания и тестирования правил политики посредством структурированных письменных упражнений и реальных сценариев. Вы начнете с изучения основных терминов управления и структуры определений политики, прежде чем перейти к практическим сценариям для защиты конечных точек ИИ и мониторинга соответствия. Этот курс предназначен для новичков, облачных администраторов и специалистов по безопасности, которые хотят управлять развертываниями ИИ, не требуя предварительного опыта написания политик. Начните читать сегодня, чтобы принести порядок, безопасность и последовательное соблюдение инициатив ИИ вашей организации.