Artwork

Το περιεχόμενο παρέχεται από το open.intel. Όλο το περιεχόμενο podcast, συμπεριλαμβανομένων των επεισοδίων, των γραφικών και των περιγραφών podcast, μεταφορτώνεται και παρέχεται απευθείας από τον open.intel ή τον συνεργάτη της πλατφόρμας podcast. Εάν πιστεύετε ότι κάποιος χρησιμοποιεί το έργο σας που προστατεύεται από πνευματικά δικαιώματα χωρίς την άδειά σας, μπορείτε να ακολουθήσετε τη διαδικασία που περιγράφεται εδώ https://el.player.fm/legal.
Player FM - Εφαρμογή podcast
Πηγαίνετε εκτός σύνδεσης με την εφαρμογή Player FM !

AI Development and Guardrails

35:38
 
Μοίρασέ το
 

Manage episode 436656079 series 3446189
Το περιεχόμενο παρέχεται από το open.intel. Όλο το περιεχόμενο podcast, συμπεριλαμβανομένων των επεισοδίων, των γραφικών και των περιγραφών podcast, μεταφορτώνεται και παρέχεται απευθείας από τον open.intel ή τον συνεργάτη της πλατφόρμας podcast. Εάν πιστεύετε ότι κάποιος χρησιμοποιεί το έργο σας που προστατεύεται από πνευματικά δικαιώματα χωρίς την άδειά σας, μπορείτε να ακολουθήσετε τη διαδικασία που περιγράφεται εδώ https://el.player.fm/legal.

Ezequiel Lanza and Katherine Druckman from Intel's Open Ecosystem team chat with Daniel Whitenack, founder and CEO of Prediction Guard. They discuss the importance and implementation of guardrails for securing generative AI platforms and cover the operational challenges and security considerations of running AI models, the concept of responsible AI, and practical advice for integrating guardrails into AI workflows. Additionally, the conversation touches on multi-model integrations, open source contributions, and the significance of vendor-neutral frameworks in achieving a secure and efficient AI ecosystem.

00:00 Introduction
01:28 What is Prediction Guard?
03:31 Understanding Guardrails in AI
06:49 Security Risks and Responsible AI
13:30 Open Source and Model Security
19:00 Open Platform for Enterprise AI
20:26 Contributing to Open Source Projects
27:12 Final Thoughts

Guest:

Daniel Whitenack (aka Data Dan) is a Ph.D. trained data scientist and founder of Prediction Guard. He has more than ten years of experience developing and deploying machine learning models at scale, and he has built data teams at two startups and an international NGO with 4000+ staff. Daniel co-hosts the Practical AI podcast, has spoken at conferences around the world (ODSC, Applied Machine Learning Days, O’Reilly AI, QCon AI, GopherCon, KubeCon, and more), and occasionally teaches data science/analytics at Purdue University.

  continue reading

76 επεισόδια

Artwork
iconΜοίρασέ το
 
Manage episode 436656079 series 3446189
Το περιεχόμενο παρέχεται από το open.intel. Όλο το περιεχόμενο podcast, συμπεριλαμβανομένων των επεισοδίων, των γραφικών και των περιγραφών podcast, μεταφορτώνεται και παρέχεται απευθείας από τον open.intel ή τον συνεργάτη της πλατφόρμας podcast. Εάν πιστεύετε ότι κάποιος χρησιμοποιεί το έργο σας που προστατεύεται από πνευματικά δικαιώματα χωρίς την άδειά σας, μπορείτε να ακολουθήσετε τη διαδικασία που περιγράφεται εδώ https://el.player.fm/legal.

Ezequiel Lanza and Katherine Druckman from Intel's Open Ecosystem team chat with Daniel Whitenack, founder and CEO of Prediction Guard. They discuss the importance and implementation of guardrails for securing generative AI platforms and cover the operational challenges and security considerations of running AI models, the concept of responsible AI, and practical advice for integrating guardrails into AI workflows. Additionally, the conversation touches on multi-model integrations, open source contributions, and the significance of vendor-neutral frameworks in achieving a secure and efficient AI ecosystem.

00:00 Introduction
01:28 What is Prediction Guard?
03:31 Understanding Guardrails in AI
06:49 Security Risks and Responsible AI
13:30 Open Source and Model Security
19:00 Open Platform for Enterprise AI
20:26 Contributing to Open Source Projects
27:12 Final Thoughts

Guest:

Daniel Whitenack (aka Data Dan) is a Ph.D. trained data scientist and founder of Prediction Guard. He has more than ten years of experience developing and deploying machine learning models at scale, and he has built data teams at two startups and an international NGO with 4000+ staff. Daniel co-hosts the Practical AI podcast, has spoken at conferences around the world (ODSC, Applied Machine Learning Days, O’Reilly AI, QCon AI, GopherCon, KubeCon, and more), and occasionally teaches data science/analytics at Purdue University.

  continue reading

76 επεισόδια

Όλα τα επεισόδια

×
 
Loading …

Καλώς ήλθατε στο Player FM!

Το FM Player σαρώνει τον ιστό για podcasts υψηλής ποιότητας για να απολαύσετε αυτή τη στιγμή. Είναι η καλύτερη εφαρμογή podcast και λειτουργεί σε Android, iPhone και στον ιστό. Εγγραφή για συγχρονισμό συνδρομών σε όλες τις συσκευές.

 

Οδηγός γρήγορης αναφοράς