Inteligencia Artificial Confidencial con Ubuntu en Azure - Asegurando Cargas de Trabajo de Aprendizaje Automático

Resumen

Discover how to protect AI workloads using Ubuntu confidential VMs on Azure, featuring AMD EPYC processors and NVIDIA H100 GPUs for enhanced data privacy and security in cloud-based machine learning.

Programa

• Introducción a la IA Confidencial
Visión general de las cargas de trabajo de IA
Importancia de la privacidad y seguridad de los datos en IA
• Máquinas Virtuales Confidenciales de Ubuntu en Azure
Introducción a las ofertas de computación confidencial de Azure
Características y capacidades de las máquinas virtuales confidenciales de Ubuntu
• Fundamentos de Hardware
Visión general de los procesadores AMD EPYC
Aprovechamiento de GPUs NVIDIA H100 para cargas de trabajo de IA
Beneficios de rendimiento y seguridad
• Configuración del Entorno
Aprovisionamiento de máquinas virtuales confidenciales de Ubuntu en Azure
Configuración de las máquinas virtuales para aplicaciones de aprendizaje automático
• Manejo Seguro de Datos
Cifrado de datos en tránsito y en reposo
Implementación de políticas de acceso seguro a datos
• Aprendizaje Automático en Máquinas Virtuales Confidenciales
Ejecución de marcos populares de aprendizaje automático
Optimización de cargas de trabajo de IA para entornos de computación confidencial
• Mejora de la Seguridad para Aprendizaje Automático
Mejores prácticas para asegurar modelos de IA y datos
Monitoreo y gestión de riesgos de seguridad
• Estudios de Caso y Aplicaciones Prácticas
Ejemplos reales de cargas de trabajo de IA utilizando Ubuntu en Azure
Análisis del impacto de la computación confidencial en el éxito de proyectos de IA
• Tendencias Futuras en IA Confidencial
Tecnologías emergentes en seguridad de IA
El papel de la computación confidencial en el futuro del desarrollo de IA
• Conclusión y Próximos Pasos
Resumen de los aprendizajes clave
Recursos para el estudio y exploración adicional de sistemas de IA confidencial

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Materias

Programming