آموزش مدیریت داده‌های حساس با هوش مصنوعی ابری و محلی - آخرین آپدیت

1. حاکمیت داده‌ها و هوش مصنوعی 1. Data Sovereighty and AI

• درک هوش مصنوعی و ایمنی داده‌ها Understanding AI and data safety

• انتخاب پلتفرم استنتاج Choosing an inference platform

• پیاده‌سازی عملی: الگوی LLM دوگانه Build it: Implementing the dual LLM pattern

• بصری‌سازی ریسک‌های LLM: ایجاد یک رابط کاربری تعاملی Visualizing LLM risks: Create an interactive UI

• ساخت چارچوب ایمنی برای استفاده مسئولانه از AI Build a safety framework for responsible AI use

• کنترل‌های حریم خصوصی در دستیارهای محبوب AI Privacy controls in popular AI assistants

2. دستیارها به عنوان سرویس (AaaS) 2. Assistants as a Service

• اعمال بی‌نام‌سازی داده‌ها برای تعاملات ایمن با AI Apply data anonymization for safe AI interactions

• پیاده‌سازی پروکسی LLM با liteLLM Implement an LLM proxy with liteLLM

• دستیارهای AI: گزینه‌های امن برای داده‌های حساس AI assistants: Secure options for sensitive data

• پیکربندی دستیارهای AI برای حداکثر امنیت داده‌ها Configure AI assistants for maximum data security

3. گزینه‌های میزبانی ابری 3. Cloud-Hosted Options

• اجرای LLM با استفاده از استنتاج ابری Run an LLM using cloud inference

• هوش مصنوعی ابری: AWS Bedrock و Azure Foundry Cloud AI: AWS Bedrock and Azure Foundry

4. هوش مصنوعی محلی (درون سازمانی) 4. Local AI (On-Premises)

• استقرار دستیار محلی (On-premise) Deploying an on-premise assistant

• ملاحظات میزبانی شخصی (Self-hosting) Considerations of self-hosting

• کدنویسی امن روی NVIDIA DGX Vibe code securely on a NVIDIA DGX

جمع‌بندی Conclusion

• گام‌های بعدی Next steps