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Confidentialité de l'IA avec Ubuntu sur Azure - Sécurisation des charges de travail d'apprentissage automatique

Découvrez comment protéger les charges de travail d'IA en utilisant des machines virtuelles confidentielles Ubuntu sur Azure, avec des processeurs AMD EPYC et des GPU NVIDIA H100 pour une confidentialité et une sécurité des données renforcées dans l'apprentissage automatique basé sur le cloud.
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Découvrez comment protéger les charges de travail d'IA en utilisant des machines virtuelles confidentielles Ubuntu sur Azure, avec des processeurs AMD EPYC et des GPU NVIDIA H100 pour une confidentialité et une sécurité des données renforcées dans l'apprentissage automatique basé sur le cloud.

Programme

  • Introduction à l'IA Confidentielle
  • Aperçu des charges de travail de l'IA
    Importance de la confidentialité et de la sécurité des données dans l'IA
  • Machines Virtuelles Confidentielles Ubuntu sur Azure
  • Introduction aux offres de calcul confidentiel d'Azure
    Fonctionnalités et capacités des machines virtuelles confidentielles Ubuntu
  • Fondations Matérielles
  • Aperçu des processeurs AMD EPYC
    Utilisation des GPU NVIDIA H100 pour les charges de travail de l'IA
    Avantages en termes de performance et de sécurité
  • Configuration de l'Environnement
  • Approvisionnement des machines virtuelles confidentielles Ubuntu sur Azure
    Configuration des machines virtuelles pour les applications d'apprentissage automatique
  • Gestion Sécurisée des Données
  • Chiffrement des données en transit et au repos
    Mise en œuvre de politiques d'accès sécurisé aux données
  • Apprentissage Automatique sur Machines Virtuelles Confidentielles
  • Exécuter des cadres populaires d'apprentissage automatique
    Optimisation des charges de travail de l'IA pour des environnements de calcul confidentiel
  • Renforcer la Sécurité pour l'Apprentissage Automatique
  • Meilleures pratiques pour sécuriser les modèles et les données d'IA
    Surveiller et gérer les risques de sécurité
  • Études de Cas et Applications Pratiques
  • Exemples réels de charges de travail de l'IA utilisant Ubuntu sur Azure
    Analyse de l'impact du calcul confidentiel sur la réussite des projets d'IA
  • Tendances Futures dans l'IA Confidentielle
  • Technologies émergentes dans la sécurité de l'IA
    Le rôle du calcul confidentiel dans les développements futurs de l'IA
  • Conclusion et Prochaines Étapes
  • Résumé des principales leçons
    Ressources pour une étude et une exploration approfondie des systèmes d'IA confidentiels

Sujets

Programmation