اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی حریم خصوصی آماری در مدل‌های زبانی بزرگ

249,500 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,375 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره حریم خصوصی آماری در مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: امنیت و حریم خصوصی در LLMs

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مفاهیم حریم خصوصی در داده‌ها
  • 2. مبانی آماری حریم خصوصی
  • 3. حریم خصوصی در جمع‌آوری داده‌ها
  • 4. اصول حفظ محرمانگی داده‌ها
  • 5. قوانین و مقررات حریم خصوصی در ایران
  • 6. مروری بر آیین‌نامهٔ ساماندهی محتوای دیجیتال
  • 7. مصوبات شورای عالی انقلاب فرهنگی مرتبط با داده‌ها
  • 8. حدود شرعی ناظر بر داده‌ها و اطلاعات
  • 9. انواع حملات به حریم خصوصی داده‌ها
  • 10. حریم خصوصی در پایگاه‌های داده
  • 11. حریم خصوصی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 12. حریم خصوصی در شبکه‌های اجتماعی
  • 13. مدل‌سازی حریم خصوصی آماری
  • 14. مفاهیم اولیهٔ حریم خصوصی آماری (p-privacy)
  • 15. تعریف و خواص حریم خصوصی آماری
  • 16. کاربردهای حریم خصوصی آماری
  • 17. تکنیک‌های ایجاد حریم خصوصی آماری
  • 18. نویز افزایی (Differential Privacy)
  • 19. مفاهیم پایهٔ نویز افزایی
  • 20. نویز افزایی مکانیزمی (Mechanism Differential Privacy)
  • 21. نویز افزایی مبتنی بر پرس‌وجو (Query Differential Privacy)
  • 22. نویز افزایی مبتنی بر مجموعه داده (Dataset Differential Privacy)
  • 23. نویز افزایی در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 24. نویز افزایی برای رگرسیون خطی
  • 25. نویز افزایی برای طبقه‌بندی
  • 26. نویز افزایی در شبکه‌های عصبی
  • 27. ارزیابی حریم خصوصی آماری
  • 28. معیارهای سنجش حریم خصوصی
  • 29. موازنه بین حریم خصوصی و دقت
  • 30. تکنیک‌های پنهان‌سازی داده‌ها
  • 31. انواع پنهان‌سازی داده‌ها
  • 32. آنومایز کردن داده‌ها
  • 33. کاهش ابعاد داده‌ها
  • 34. تکنیک‌های حذف اطلاعات شناسایی‌کننده
  • 35. حریم خصوصی در داده‌های مکانی
  • 36. حریم خصوصی در داده‌های پزشکی
  • 37. حریم خصوصی در داده‌های مالی
  • 38. حریم خصوصی در داده‌های مربوط به سلامت
  • 39. حریم خصوصی در داده‌های آموزشی
  • 40. حریم خصوصی در داده‌های حسگرها
  • 41. حریم خصوصی در اینترنت اشیاء (IoT)
  • 42. حریم خصوصی در هوش مصنوعی
  • 43. حریم خصوصی در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 44. حریم خصوصی در مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 45. چالش‌های حریم خصوصی در LLMs
  • 46. تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی در LLMs
  • 47. نویز افزایی در LLMs
  • 48. آموزش LLMs با حفظ حریم خصوصی
  • 49. استنتاج LLMs با حفظ حریم خصوصی
  • 50. مدل‌های زبانی اختصاصی (Private LLMs)
  • 51. حریم خصوصی در داده‌های مصنوعی
  • 52. تولید داده‌های مصنوعی با حفظ حریم خصوصی
  • 53. کاربرد داده‌های مصنوعی در آموزش مدل‌ها
  • 54. روش‌های حمله به حریم خصوصی آماری
  • 55. حملات عضویت (Membership Inference Attacks)
  • 56. حملات بازسازی داده (Data Reconstruction Attacks)
  • 57. حملات بازیابی ویژگی (Attribute Inference Attacks)
  • 58. حملات بازسازی مدل (Model Inversion Attacks)
  • 59. روش‌های دفاع در برابر حملات حریم خصوصی
  • 60. دفاع مبتنی بر نویز افزایی
  • 61. دفاع مبتنی بر رمزنگاری
  • 62. دفاع مبتنی بر ترکیب تکنیک‌ها
  • 63. حریم خصوصی در یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 64. مبانی یادگیری فدرال
  • 65. حفظ حریم خصوصی در یادگیری فدرال
  • 66. چالش‌های حریم خصوصی در یادگیری فدرال
  • 67. تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی در یادگیری فدرال
  • 68. حریم خصوصی در داده‌های زنجیره بلوکی (Blockchain)
  • 69. مفاهیم بلاکچین و حریم خصوصی
  • 70. حفظ حریم خصوصی در تراکنش‌های بلاکچین
  • 71. کاربردهای حریم خصوصی آماری در حوزه‌های مختلف
  • 72. حریم خصوصی در تحقیقات علمی
  • 73. حریم خصوصی در کسب‌وکارها
  • 74. حریم خصوصی در دولت و خدمات عمومی
  • 75. حریم خصوصی در بخش سلامت
  • 76. حریم خصوصی در بخش آموزشی
  • 77. حریم خصوصی در بخش مالی
  • 78. حریم خصوصی در بخش فناوری
  • 79. ملاحظات اخلاقی در حریم خصوصی داده‌ها
  • 80. مسئولیت‌پذیری در حفظ حریم خصوصی
  • 81. اهمیت حریم خصوصی در جامعهٔ دیجیتال
  • 82. آیندهٔ حریم خصوصی آماری
  • 83. روندهای نوظهور در حریم خصوصی داده‌ها
  • 84. پیشرفت‌های آتی در تکنیک‌های نویز افزایی
  • 85. نقش هوش مصنوعی در آیندهٔ حریم خصوصی
  • 86. چالش‌های قانونی و نظارتی آینده
  • 87. آموزش و آگاهی‌بخشی در مورد حریم خصوصی
  • 88. نقش فرهنگ‌سازی در حفظ حریم خصوصی
  • 89. آیندهٔ حریم خصوصی در عصر کلان‌داده‌ها
  • 90. تحلیل آماری با حفظ حریم خصوصی
  • 91. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده با حفظ حریم خصوصی
  • 92. ارزیابی ریسک حریم خصوصی
  • 93. راهکارهای عملی برای حفظ حریم خصوصی
  • 94. حریم خصوصی در جمع‌آوری داده‌های جمعیتی
  • 95. حریم خصوصی در نظرسنجی‌ها و پیمایش‌ها
  • 96. حریم خصوصی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 97. حریم خصوصی در تحلیل رفتار کاربر
  • 98. کاربردهای پیشرفتهٔ نویز افزایی
  • 99. نویز افزایی مبتنی بر یادگیری تقویتی
  • 100. نویز افزایی در یادگیری عمیق پیشرفته
اپلیکیشن آموزشی اندروید
یادگیری هوشمند، همیشه همراه شما
فلش‌کارت‌های آموزشی را در یک محیط فارسی، ساده و کاربردی مرور کنید؛ پاسخ‌های خود را بسنجید و پیشرفت یادگیری‌تان را دنبال کنید.
مطالعه آفلاین محیط فارسی و راست‌چین ویژه اندروید
فلش‌کارت آموزشی؛ روشی کاربردی برای مرور مطالب

این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلش‌کارت طراحی شده است. کارت‌ها را یکی‌یکی مرور کنید، پاسخ پرسش‌ها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.

📴
یادگیری بدون اینترنت مداوم
پس از نصب و در دسترس بودن محتوای دوره، فلش‌کارت‌ها را در زمان و مکان دلخواه مرور کنید.
🗂️
انواع محتوای آموزشی
از نکته‌های آموزشی تا پرسش‌های چهارگزینه‌ای و پرسش‌وپاسخ، مطالب را متناسب با نیاز خود مرور کنید.
📊
ارزیابی میزان یادگیری
پاسخ‌های درست و غلط خود را ثبت کنید و آمار عملکردتان را به تفکیک نوع محتوا ببینید.
🎯
مرور هدفمند فصل‌ها
فصل‌های موردنظر را انتخاب کنید و با استفاده از گزینه انتخاب همه، مرور فصل‌های مرورنشده را در اولویت قرار دهید.
انواع فلش‌کارت‌های قابل مرور

محتوای آموزشی در قالب‌های متنوع ارائه می‌شود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموخته‌ها قابل استفاده باشد.

💬
نکته‌های خودمانی
یادگیری ساده و روان
📘
نکته‌های رسمی و کتابی
مرور دقیق مفاهیم
📝
پرسش‌های چهارگزینه‌ای
سنجش آموخته‌ها
❓
پرسش‌وپاسخ
تمرین یادآوری پاسخ
🎓
درسنامه
مرور محتوای آموزشی
امکانات مرور و ارزیابی
حرکت ساده بین کارت‌ها
استفاده از دکمه‌های قبلی و بعدی و مشاهده نوار پیشرفت برای دنبال کردن روند مرور.
مشاهده پاسخ و توضیحات
برگرداندن کارت برای نمایش پاسخ و توضیحات در قالب‌هایی مانند تست و پرسش‌وپاسخ.
تنظیم اندازه فونت
انتخاب اندازه مناسب نوشته‌ها برای تجربه مطالعه راحت‌تر.
نمایش فرمول‌های ریاضی
پشتیبانی از نمایش صحیح فرمول‌ها و روابط ریاضی مبتنی بر LaTeX.
ثبت نتیجه و گزارش آماری
علامت‌گذاری هر پاسخ به‌صورت درست یا غلط و مشاهده تعداد و درصد موفقیت برای انواع محتوا.
طراحی‌شده برای مطالعه روزمره
  • رابط کاربری فارسی و راست‌چین با فونت وزیر.
  • تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
  • صفحه‌بندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
  • نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
  • انتخاب چند فصل برای مرور هم‌زمان.
  • امکان تمرکز بر فصل‌هایی که هنوز مرور نشده‌اند.
مناسب برای چه کسانی است؟

این اپلیکیشن برای دانش‌آموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمون‌ها و علاقه‌مندان به یادگیری طراحی شده است؛ به‌ویژه کسانی که می‌خواهند مطالب آموزشی را در زمان‌های کوتاه مرور کنند، دانسته‌های خود را بسنجند و مطالعه منظم‌تری داشته باشند.

توجه: محتوای آموزشی و تعداد فلش‌کارت‌ها به دوره انتخاب‌شده بستگی دارد. محتوای دوره پس از نصب، درون برنامه قابل استفاده است؛ با این حال، دریافت اولیه اپلیکیشن و به‌روزرسانی‌های احتمالی ممکن است به اینترنت نیاز داشته باشند.
گالری تصاویر اپلیکیشن‌ها
محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما
تصاویر زیر، نمونه‌هایی از محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند و قالب کلی، سبک طراحی و شیوه نمایش محتوای آموزشی در این برنامه‌ها را نشان می‌دهند.
نگاهی به فضای داخل برنامه
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱
نمای اپلیکیشن ۱
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۲
نمای اپلیکیشن ۲
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۳
نمای اپلیکیشن ۳
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۴
نمای اپلیکیشن ۴
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۵
نمای اپلیکیشن ۵
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۶
نمای اپلیکیشن ۶
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۷
نمای اپلیکیشن ۷
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۸
نمای اپلیکیشن ۸
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۹
نمای اپلیکیشن ۹
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۰
نمای اپلیکیشن ۱۰
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۱
نمای اپلیکیشن ۱۱
نکته مهم درباره تصاویر
این تصاویر نمونه‌ای از قالب و سبک طراحی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند. اپلیکیشن ارائه‌شده نیز از همین رویکرد طراحی و نمایش محتوای آموزشی پیروی می‌کند؛ جزئیات ظاهری و امکانات قابل مشاهده ممکن است متناسب با نوع دوره و بخش مورد استفاده متفاوت باشد.
تگ‌ها: LLMs امنیت داده حریم خصوصی آماری حفظ اطلاعات حفظ حریم خصوصی مدل‌های زبانی مدل‌های زبانی بزرگ ناشناس‌سازی داده هوش مصنوعی هوش مصنوعی امن

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.