الأدوات والممارسات

احصل على قالب Microsoft لتقييم تأثير الذكاء الاصطناعي.

تعرّف على كيفية حماية الذكاء الاصطناعي مؤسستك من خلال الإرشادات وأفضل الممارسات من فريق Microsoft AI Red الرائد في المجال.

احصل على منظور وموارد لاعتماد نموذج المخاطر كجزء من دورة حياة تطوير البرامج (SDLC).

تعرّف على كيفية تمكين إطار عمل الأتمتة المفتوح لفرق Red للكشف عن المخاطر في أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي.

حدد التهديدات والهجمات ونقاط الضعف - وخطط للتدابير المضادة - باستخدام هذا الإطار.

استكشف منهجية التصميم الشامل من Microsoft التي تعتمد على مجموعة واسعة من المنظورات المتنوعة.

قم بتقييم إنصاف نظام الذكاء الاصطناعي الخاص بك، ثم تقليل أي تحيز ملحوظ، عن طريق تثبيت الحزمة مفتوحة المصدر هذه.

تعرف على نماذج التعلم الآلي، بما في ذلك نماذج صندوق زجاجي وأنظمة صندوق أسود، بمساعدة من مربع الأدوات مفتوحة المصدر هذه.

تحديد أخطاء نموذج التعلم الآلي وتشخيصها باستخدام مربع أدوات الذكاء الاصطناعي المسؤول هذه لتحسين دقة النموذج.

قم بتقييم تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي للجودة والأمان باستخدام المراجعة البشرية والمقاييس المساعدة الذكاء الاصطناعي في ورشة الذكاء الاصطناعي في Azure.

تقدير التأثيرات السببية أو الاستجابات من بيانات المراقبة باستخدام تقنيات التعلم الآلي مع حزمة Python هذه.

قم بتقييم أمان أنظمة التعلم الآلي باستخدام طبقة أتمتة عامة.

يمكنك زيادة خصوصية البيانات وأمانها المحيطين ببيانات الأعمال والمستهلكين من خلال حماية البيانات المستخدمة للذكاء الاصطناعي.

قم بتخفيف المخاطر بشكل استباقي وتحديد التهديدات التي تتعرض لها التطبيقات الذكاء الاصطناعي، من التعليمات البرمجية إلى السحابة، مع أمان شامل.

إجراء عمليات حساب مباشرة على البيانات المشفرة باستخدام مكتبة التشفير المتجانس مفتوحة المصدر هذه.

يمكنك حماية البيانات الحساسة باستخدام ميزات إلغاء التعريف القابلة للتخصيص والواعية للسياق للنص والصور.

يمكنك إنشاء تطبيقات ذكية على مستوى المؤسسة باستخدام مجموعة الذكاء الاصطناعي في Azure.

تحقيق التوافق على السحابة على مستوى المؤسسة من خلال تعيين حواجز الحماية وإنشاء نهج تحكم مواردك.