Dies ist eine Übung, die Sie in Ihrem eigenen Tempo in der Google Cloud-Konsole durchführen können. In dieser Übung implementieren Sie den Schutz sensibler Daten für die Ergebnisse von Gen-AI-Modellen in Echtzeit.

Schutz sensibler Daten in Gen AI-Modellantworten

Schutz sensibler Daten in Gen AI-Modellantworten

Dozent: Google Cloud Training
Bei Mehr erfahren enthalten
Was Sie lernen werden
Auf ein vorab erstelltes Jupyter Notebook in einer Vertex AI Workbench-Instanz zugreifen
Installieren Sie die Python-Pakete für Vertex AI und die Cloud Data Loss Prevention-API. Erstellen Sie mithilfe des Modells „Gemini 1.0 Pro“ einen Beispieltext mit sensiblen Daten.
Definieren und führen Sie Python-Funktionen aus, um mithilfe der DLP-API verschiedene Arten sensibler Daten in den Antworten des Gemini 1.0 Pro-Modells zu schwärzen.
Kompetenzen, die Sie festigen
- Kategorie: Prävention von Datenverlusten
- Kategorie: AI-Sicherheit
- Kategorie: Verantwortungsvolle AI
- Kategorie: Persönlich identifizierbare Informationen
- Kategorie: Cloud-Sicherheit
- Kategorie: Cloud-API
- Kategorie: Google Cloud-Plattform
Tools, die Sie verwenden werden
- Kategorie: Google Gemini
- Kategorie: Jupyter
- Kategorie: Generative KI
- Kategorie: Zwillinge
Wichtige Details

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Nur als Desktop-Version verfügbar
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

Lernen, Üben und Anwenden von berufsrelevanten Fähigkeiten in weniger als 2 Stunden
- Nehmen Sie an Schulungen von Branchenexperten teil
- Sammeln Sie mit Aufgaben aus der realen Welt praktische Erfahrung

Über dieses Projekt
Dozent

von
Was Sie beim Lernen erwartet
Praktisches, projektbasiertes Lernen
Üben Sie die Anwendung neuer Kompetenzen, indem Sie berufsbezogene Aufgaben anhand von detaillierten Anweisungen lösen.
Keine Downloads oder Installation erforderlich
Greifen Sie in einer Cloud-Umgebung auf die Tools und Ressourcen zu.
Nur für Desktop verfügbar
Dieses Projekt ist für die Bearbeitung an einem Laptop oder Desktop-Computer mit stabiler Internetverbindung konzipiert und nicht für Mobilgeräte.
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