IA DE MICROSOFT/IA RESPONSABLE
Herramientas y procedimientos
Evalúe, comprenda y tome decisiones informadas sobre sus sistemas de inteligencia artificial.
Introducción
Herramientas y procesos destacados
Descubra herramientas que pueden ayudar a su organización a asignar, medir y administrar los riesgos de la inteligencia artificial a lo largo del ciclo de desarrollo para reducir el riesgo de daños.
Estándar de inteligencia artificial responsable de Microsoft
Explore las guías internas de Microsoft sobre cómo diseñar, crear y probar sistemas de inteligencia artificial.
Guía de evaluación del impacto de la inteligencia artificial
Explore las instrucciones internas de Microsoft para evaluar el impacto de la inteligencia artificial.
Plantilla de evaluación de impacto de IA
Obtenga la plantilla de Microsoft para evaluar el impacto de la inteligencia artificial.
Kit de herramientas de experiencia de inteligencia artificial humana
Conceptualice lo que hará un sistema de inteligencia artificial y cómo se comportará con este kit de herramientas para crear inteligencia artificial centrada en el ser humano.
Cuadro de herramientas de IA responsable
Explore un conjunto de interfaces y bibliotecas de código abierto que permiten comprender mejor los sistemas de inteligencia artificial.
Seguridad del contenido de Azure AI
Detecte y filtre automáticamente el contenido no seguro en mensajes y salidas generativos de IA para la aplicación.
Microsoft Purview
Proteja y administre el cumplimiento de los datos en herramientas y sistemas de inteligencia artificial.
Guía de evaluación del impacto de la inteligencia artificial
Explore las instrucciones internas de Microsoft para evaluar el impacto de la inteligencia artificial.
Plantilla de evaluación de impacto de IA
Obtenga la plantilla de Microsoft para evaluar el impacto de la inteligencia artificial.
Formación de equipos rojos de IA
Obtenga información sobre cómo proteger la inteligencia artificial de su organización con instrucciones y procedimientos recomendados del líder del sector Microsoft AI Red Team.
Modelado de amenazas
Obtenga perspectiva y recursos para adoptar el modelado de amenazas como parte del ciclo de vida de desarrollo de software (SDLC).
Aceleración de la formación de equipos rojos con PyRIT
Obtenga información sobre cómo el marco de automatización abierto permite a los equipos rojos descubrir riesgos en sistemas de inteligencia artificial generativos.
Modos de error en Machine Learning
Identifique amenazas, ataques y vulnerabilidades (y planee contramedidas) con este marco.
Diseño inclusivo
Explore la metodología de diseño inclusivo de Microsoft que permite y se basa en toda la diversidad humana.
Panel de IA responsable
Evalúe y mejore la imparcialidad del modelo, la precisión y la explicación con el panel de inteligencia artificial responsable.
Fairlearn
Evalúe la imparcialidad del sistema de inteligencia artificial y, a continuación, mitigue cualquier sesgo observado mediante la instalación de este paquete de código abierto.
InterpretML
Comprenda los modelos de ML, incluidos los modelos de caja de cristal y los sistemas de caja negra, con la ayuda de este kit de herramientas de código abierto.
Análisis de errores
Identifique y diagnostique errores de modelos de ML con este kit de herramientas de inteligencia artificial responsable para mejorar la precisión del modelo.
Evaluación de aplicaciones de GenAI
Evalúe las aplicaciones de inteligencia artificial generativas para la calidad y la seguridad mediante la revisión humana y las métricas asistidas por inteligencia artificial en Azure AI Studio.
EconML
Calcule los efectos causales o las respuestas de los datos de observación mediante técnicas de aprendizaje automático con este paquete de Python.
Contraajuste
Evalúe la seguridad de los sistemas de ML mediante una capa de automatización genérica.
Microsoft Purview
Proteja y administre el cumplimiento de todos sus datos para herramientas y sistemas de inteligencia artificial.
Informática confidencial
Aumente la privacidad y la seguridad de los datos empresariales y de consumidores al proteger los datos que se usan para la inteligencia artificial.
Microsoft Defender for Cloud
Mitigue de forma proactiva los riesgos e identifique las amenazas a las aplicaciones de inteligencia artificial, desde el código hasta la nube, con una seguridad completa.
Sello de Microsoft
Realice cálculos directamente en datos cifrados con esta biblioteca de cifrado homomórfico de código abierto.
Presidio
Proteja los datos confidenciales con características de desidentificación personalizables y contextuales para texto e imágenes.
Azure AI
Cree aplicaciones inteligentes a escala empresarial con la cartera de Azure AI.
Azure Policy
Consiga el cumplimiento de la nube en toda la organización estableciendo límites de protección y creando directivas para controlar los recursos.
Cuadro de herramientas de IA responsable
Acceda a un conjunto de herramientas de código abierto diseñadas para ayudarle a evaluar, desarrollar e implementar la inteligencia artificial de forma responsable.
Aprendizaje
IA para líderes
Obtenga información sobre cómo impulsar el impacto empresarial mediante la creación de una estrategia de inteligencia artificial eficaz en esta serie de liderazgo online.
CASOS DE CLIENTES
Vea innovaciones de inteligencia artificial responsable en todos los sectores.
Más información
Desarrolle sus aptitudes para la IA
Amplíe su comprensión sobre cómo usar y desarrollar la inteligencia artificial de forma responsable.
Explore los productos y servicios de Azure AI
Use herramientas e instrucciones integradas para ayudar a garantizar una inteligencia artificial segura y responsable desde el principio.
Seguridad del contenido de Azure AI
Supervise, detecte y bloquee posibles riesgos, amenazas y problemas de calidad en el contenido generado por la inteligencia artificial y los seres humanos.
Inteligencia artificial de Azure Studio
Cree, evalúe y supervise soluciones de inteligencia artificial generativas y copilotos personalizados en una única plataforma segura.
Azure Machine Learning
Use un servicio de IA de nivel empresarial para el ciclo de vida de aprendizaje automático de un extremo a otro.