Verantwortungsvolle KI mit Azure
Entwickeln, verwenden und steuern Sie KI-Lösungen verantwortungsbewusst mit Azure KI.
Sicheres Skalieren der nächsten Generation sicherer, verantwortungsbewusster KI-Anwendungen
Azure KI ermöglicht Organisationen, KI zuverlässig zu skalieren und verantwortungsvolle KI zu einem Wettbewerbsvorteil zu machen.
Microsoft-Experten für KI-Forschung, -Richtlinien und -Engineering arbeiten zusammen, um praktische Tools und Methoden zu entwickeln, die KI-Sicherheit, Datenschutz, Sicherheit und Qualität unterstützen und sie direkt in die Azure KI-Plattform einbetten. Mit integrierten Tools und konfigurierbaren Steuerelementen für die KI-Governance können Sie von reaktivem Risikomanagement zu einem agileren, entwurfsorientierten Ansatz wechseln, der Innovationen beschleunigt.
Innovationen auf sicherer Grundlage
Skalieren Sie KI mit branchenführenden Technologien und bewährten Methoden zuverlässig in Ihrer Organisation, um Risiken zu verwalten, die Genauigkeit zu verbessern, den Datenschutz zu schützen, die Transparenz zu erhöhen und die Compliance zu vereinfachen.
Nahtlose Integration bewährter Methoden
Ermöglichen Sie funktionsübergreifenden Teams, die nächste Generation von KI-Anwendungen sicher zu erstellen, indem Sie integrierte Tools und Vorlagen verwenden, die ihnen helfen, verantwortungsvolle KI in Open Source-, MLOps- und generative KI-Workflows zu integrieren.
Auf einer vertrauenswürdigen Grundlage aufbauen
Stellen Sie vertrauenswürdigere Anwendungen bereit, indem Sie Datenschutz-, Sicherheits- und Compliancefunktionen auf Unternehmensniveau nutzen, die von Experten aus Forschung, Richtlinien und Engineering von Microsoft für die Zeit der KI entwickelt wurden.
Verantwortungsbewusstes Erstellen für vertrauenswürdige Ergebnisse
Operationalisieren Sie verantwortungsvolle KI, um vertrauenswürdige Ergebnisse zu erzielen. Bewerten Sie Modelle auf Fairness, Zuverlässigkeit und Erklärbarkeit
Treffen Sie zuverlässig datengesteuerte Entscheidungen in Echtzeit. Überwachen und optimieren Sie die Leistung von KI-Modellen in der Produktion
Schützen und steuern Sie Ihre Machine Learning-Ressourcen für Transparenz, Verantwortlichkeit und Compliance in allen Beteiligtengruppen
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Nutzen Sie einen speziell für Unternehmen konzipierten Dienst für den Ende-zu-Ende-Machine Learning-Lebenszyklus.
Webinar „Driving Business Value with Responsible AI“ (Mehr Geschäftswert durch verantwortungsvolle KI)
On-Demand-Sitzungen: „Driving Business Value with Responsible AI“ (Mehr Geschäftswert durch verantwortungsvolle KI).
Ressourcen und Dokumentation
Tools
- Modellinterpretiation
- Fairness in Machine Learning-Modellen
- Bewerten der Fehler Ihrer Modelle
- Verbessern der Entscheidungsfindung
- Generieren von Scorecards für verantwortungsvolle KI
- Erstellen eines Dashboards für verantwortungsvolle KI
- Kontinuierliche Modellüberwachung
- Auswerten von Foundation-Modellen mit ihren eigenen Testdaten
- Ermittlung, Herkunftsnachverfolgung und KI-Governance mit Microsoft Purview
Videos
- AI Show Responsible AI Support for Text Models (Verantwortungsbewusste KI-Unterstützung für Textmodelle)
- AI Show Responsible AI Support for Image Models (Verantwortungsvolle KI-Unterstützung für Bildmodelle)
- AI Show Deep Dive into Responsible AI dashboard & scorecard (Detaillierte Einblicke in das Dashboard und die Scorecard für verantwortungsvolle KI)
- AI Show Unifying MLOps at Microsoft (Vereinheitlichen von MLOps bei Microsoft)
Werden Sie mit Azure zum Experten für Machine Learning
Arbeiten Sie sich mit einem 30-tägigen Lernpfad weiter in das Thema Machine Learning in Azure ein, und wenden Sie Ihr Wissen in praxisorientierten Tutorials an. Am Ende dieses Kurses sind Sie für die Zertifizierung als Azure Data Scientist Associate bereit.
Kunden setzen verantwortungsvolle KI in die Praxis um
"Mit Azure Machine Learning und dem Dashboard für verantwortungsvolle KI verfügen wir über die Tools, die wir benötigen, um unsere Ergebnisse zu verstehen, zu verfeinern und zu erläutern, damit wir unsere Patienten besser unterstützen können."
Dr. Justin Green, Leadership and Management Fellow bei Health Education England North & Orthopedic Surgical Registrar
"Mit der Modellinterpretierbarkeit in Azure Machine Learning haben wir ein hohes Maß an Vertrauen, dass unser Machine Learning-Modell aussagekräftige und gleichmäßige Ergebnisse generiert."
Daniel Engberg, Head of Data Analytics and AI, Scandinavian Airlines (SAS)
