炫彩发光字制作网站,推广网站平台有哪些,公司域名注册步骤,wordpress微信登录页面模板下载这个问题是最近走访百家企业#xff0c;客户问的最多的问题。人工智能是对数据集中后#xff0c;再利用的智能化手段#xff0c;ChatGPT还在持续的投入#xff0c;汇集数据、训练模型#xff0c;微软也不过是做了一个办公客户端的智能工具#xff0c;那么行业应运之时客户问的最多的问题。人工智能是对数据集中后再利用的智能化手段ChatGPT还在持续的投入汇集数据、训练模型微软也不过是做了一个办公客户端的智能工具那么行业应运之时怎么确保自己家的菜不被人偷呢下列是AI的回答仅供参考。解决人工智能应用中的数据私有化技术问题通常涉及以下几个关键策略和方法 1. 私有化部署 • 本地部署将人工智能模型或平台直接安装在企业内部的服务器上而非云端。这样数据在本地进行处理和分析不需离开企业的防火墙显著降低了数据泄露的风险。 • 私有云部署使用企业专属的私有云环境结合云服务的灵活性和扩展性同时保持对企业数据的严格控制。私有云可以提供隔离的资源池确保数据仅在企业指定的范围内流动。 2. 数据加密 • 传输加密采用安全协议如SSL/TLS对数据在传输过程中进行加密防止数据在公网中被截取或窃听。 • 存储加密静态数据在硬盘或数据库中存储时进行加密即使数据被盗没有解密密钥也无法访问其内容。 3. 数据脱敏与匿名化 • 数据脱敏对敏感数据进行替换、屏蔽、扰动等处理使其在保留原始数据特征的前提下去除个人可识别信息PII如替换姓名为代号、模糊地理位置等。 • 差分隐私通过添加随机噪声或其他技术手段在数据输出阶段保证个体隐私即使有人拥有外部信息也无法通过分析结果精确推断出个体数据。 • k-anonymity 和 l-diversity 等匿名化技术确保数据集中每个记录都与其他至少 k-1 个记录相似或确保每个敏感属性类别在至少 l 个不同的值之间分布减少单个个体被识别的风险。 4. 权限管理与访问控制 • 细粒度权限设置根据员工角色和职责分配不同的数据访问权限确保只有授权人员才能访问相应级别的数据。 • 最小权限原则每位用户仅授予完成工作所需的最低限度权限减少不必要的数据暴露。 • 审计追踪记录所有对数据的操作行为便于事后审查和异常检测。 5. 隐私保护计算 • 同态加密允许对加密数据直接进行计算结果仍然是加密的只有持有密钥的用户才能解密得到实际结果确保数据在使用过程中始终处于加密状态。 • 多方安全计算MPC多个参与方在不泄露各自原始数据的情况下共同执行计算任务仅输出联合计算结果。 • 可信执行环境TEE硬件级别的安全区域保证在其中运行的代码和数据即使在操作系统层面被攻击也无法被窥探或篡改。 6. 合规性与法规遵从 • 遵循数据保护法规如欧盟的GDPR、美国的CCPA等确保数据处理活动符合当地法律法规的要求包括数据主体权利的尊重、数据跨境转移的规则等。 • 隐私影响评估PIA在项目初期进行隐私风险评估识别潜在威胁并采取对应措施减轻风险。 7. 透明的数据使用政策 • 清晰告知用户公开透明的数据收集、使用、存储和共享政策让用户了解自己的数据如何被处理并明确获取用户的同意。 • 用户选择与授权机制提供用户控制选项让用户自主决定是否共享数据、何时撤销同意以及请求数据删除。 通过上述技术手段和策略的综合运用人工智能应用能够在保障数据私有化的同时有效提升数据的安全性和用户的隐私保护水平。企业在实施过程中应根据自身业务特性和合规要求定制适合自身的数据私有化解决方案。如何学习大模型 AI
由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人只能说是
“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
-END- AI大模型学习路线汇总
大模型学习路线图整体分为7个大的阶段全套教程文末领取哈 第一阶段 从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法
第二阶段 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用
第三阶段 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统
第四阶段 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统
第五阶段 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型
第六阶段 以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例
第七阶段 以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
大模型实战案例
光学理论是没用的要学会跟着一起做要动手实操才能将自己的所学运用到实际当中去这时候可以搞点实战案例来学习。 大模型视频和PDF合集
观看零基础学习书籍和视频看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式跟着视频中老师的思路从基础到深入还是很容易入门的。
学会后的收获
• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力
• 能够利用大模型解决相关实际项目需求 大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求
• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能 学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
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