انتقل إلى المحتوى
أمين أبوزيد
درس مخطط لهARC-046-L01

تصنيف البيانات للذكاء الاصطناعي

  • الدرس 1 من 5
  • Architect
في هذا الدرس 4 موضوعات

هذا الدرس مخطط له. يعرض المخطط أدناه الموضوعات التي سيغطيها، ولم يُنشر الدرس الكامل بعد.

نص الدروس والتمارين باللغة الإنجليزية، بينما تبقى واجهة الموقع وعناوين الدروس بالعربية.

في هذا الدرس

classify the data that can reach, pass through, or leave an AI feature, and set a rule for each class.

الموضوعات المخطط لها

  • Data can enter a model in three places: the prompt (user input), retrieved content (documents, orders), and tool results; it can leave in outputs and logs.
  • Use the company's classes (public, internal, confidential, restricted) and add AI-specific rules: what may be sent to which model, and what may be stored.
  • Payment card data and credentials are never allowed; personal data only with a purpose, minimization, and masking.
  • Enforce by design: filter or tokenize before the model call, not by asking the model to ignore it.
  • Classify outputs too: an answer built from confidential documents is confidential.
تفاصيل المخطط المبدئي

عرض عملي

a table for the Larkspur assistant: class, examples (public product text, order status, customer name and address, card number), allowed to hosted model? (yes, masked, no), logging rule.

اختبر فهمك

Where can sensitive data enter an AI feature?

أظهر الإجابة

Prompts, retrieved content, and tool results, and it can leave through outputs and logs.

التطبيق

طبّق هذا الدرس بمختبر الوحدة وتمارينها واختبارها.

المختبر والتمارين الاختبار

تعليم الدرس كمكتمل اختياري ويمكنك التراجع عنه في أي وقت. يبقى تقدمك محفوظًا في هذا المتصفح.

اكتب للبحث في المستويات والمراحل والوحدات والدروس.