Azure Policy を使用した AI サービスのガバナンス

組織による人工知能の導入が急速に進む中、AI ワークロード全体でセキュリティ、コンプライアンス、コスト管理を維持することはかつてないほど重要になっています。これらのサービスを手動で管理すると、構成のドリフトや潜在的なセキュリティリスクにつながります。このコースでは、Azure Policy を使用して AI サービスのガバナンスを自動化する方法を学びます。責任ある AI プラクティスを強制し、承認されていないモデルのデプロイを制限し、開発速度を落とすことなく規制コンプライアンスを確保するガードレールを確立する方法を修得します。 学習内容: - クラウドガバナンス、policy-as-code、および責任ある AI 原則の基本概念を理解する。 - Cognitive Services および生成 AI ワークロード向けに特別に設計されたビルトインの Azure Policy 定義を構成する。 - リソース制限、プライベートエンドポイント、およびデータレジデンシー要件を強制するためのカスタムポリシー定義を作成する。 - コンプライアンス監査を適用して、クラウド環境全体で非準拠の AI デプロイを特定する。 - ポリシーの修正タスクを使用して、既存の非準拠 AI サービスを自動的に修正する。 - 構造化された記述演習と実世界のシナリオを通じて、ポリシー規則の記述とテストを実践する。 まず、ガバナンスの基本用語とポリシー定義の構造を調べ、次に AI エンドポイントのセキュリティ保護とコンプライアンスの監視に関する実践的なシナリオに進みます。このコースは、AI デプロイをガバナンスしたい初心者、クラウド管理者、セキュリティ専門家向けに設計されており、事前のポリシー記述経験は不要です。今日から読み始めて、組織の AI イニシアチブに秩序、セキュリティ、一貫したコンプライアンスをもたらしましょう。