اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی حفظ حریم خصوصی در عصر هوش مصنوعی مولد

349,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 87,488 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 حفظ حریم خصوصی در عصر هوش مصنوعی مولد

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: امنیت و حریم خصوصی در LLMs

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد و حریم خصوصی
  • 2. مفاهیم پایه هوش مصنوعی مولد
  • 3. انواع مدل‌های هوش مصنوعی مولد
  • 4. کاربردهای هوش مصنوعی مولد در زندگی روزمره
  • 5. هوش مصنوعی مولد و تولید محتوا
  • 6. تولید متن با هوش مصنوعی مولد
  • 7. تولید تصویر با هوش مصنوعی مولد
  • 8. تولید صدا با هوش مصنوعی مولد
  • 9. تولید ویدئو با هوش مصنوعی مولد
  • 10. اخلاق در هوش مصنوعی مولد
  • 11. مبانی حقوقی حریم خصوصی
  • 12. قوانین و مقررات حریم خصوصی در ایران
  • 13. قانون تجارت الکترونیکی و حریم خصوصی
  • 14. قانون حفاظت از داده‌ها در ایران
  • 15. معاهدات بین‌المللی در زمینه حریم خصوصی
  • 16. چالش‌های حریم خصوصی در عصر دیجیتال
  • 17. تهدیدات حریم خصوصی ناشی از فناوری
  • 18. جمع‌آوری و پردازش داده‌ها توسط هوش مصنوعی
  • 19. داده‌های شخصی و حساس
  • 20. تعریف داده‌های شخصی در هوش مصنوعی مولد
  • 21. داده‌های آموزشی مدل‌های هوش مصنوعی
  • 22. چگونگی جمع‌آوری داده‌های آموزشی
  • 23. مسائل اخلاقی در جمع‌آوری داده‌ها
  • 24. رضایت‌دهی برای استفاده از داده‌ها
  • 25. مفهوم رضایت آگاهانه در هوش مصنوعی
  • 26. مدل‌های حریم خصوصی در هوش مصنوعی
  • 27. حریم خصوصی دیفرانسیلی (Differential Privacy)
  • 28. رمزنگاری همومورفیک (Homomorphic Encryption)
  • 29. پردازش داده‌ها در مرز (Edge Computing)
  • 30. امنیت داده‌ها در هوش مصنوعی مولد
  • 31. آسیب‌پذیری‌های امنیتی مدل‌های مولد
  • 32. حملات متقابل (Adversarial Attacks)
  • 33. حفاظت از داده‌ها در برابر نشت
  • 34. مدیریت دسترسی به داده‌ها
  • 35. ناشناس‌سازی داده‌ها (Data Anonymization)
  • 36. پیمانه‌سازی داده‌ها (Data Pseudonymization)
  • 37. حق فراموش شدن (Right to be Forgotten)
  • 38. پروتکل‌های مدیریت حریم خصوصی
  • 39. چارچوب‌های قانونی حریم خصوصی
  • 40. استانداردهای بین‌المللی حریم خصوصی
  • 41. سیاست‌های حفظ حریم خصوصی در سازمان‌ها
  • 42. نقش هوش مصنوعی مولد در نقض حریم خصوصی
  • 43. تولید محتوای جعلی (Deepfakes)
  • 44. تولید اطلاعات نادرست (Misinformation)
  • 45. تولید اطلاعات گمراه‌کننده (Disinformation)
  • 46. بازشناسی چهره و حریم خصوصی
  • 47. ردیابی رفتار کاربران
  • 48. نظارت دیجیتال
  • 49. پیامدهای نقض حریم خصوصی
  • 50. آسیب‌های روانی و اجتماعی
  • 51. خسارات مالی و اقتصادی
  • 52. مسئولیت حقوقی در قبال نقض حریم خصوصی
  • 53. مسئولیت توسعه‌دهندگان مدل‌های مولد
  • 54. مسئولیت کاربران
  • 55. مسئولیت پلتفرم‌ها
  • 56. راهکارها و رویکردهای حفظ حریم خصوصی
  • 57. طراحی با در نظر گرفتن حریم خصوصی (Privacy by Design)
  • 58. حریم خصوصی با در نظر گرفتن تنظیمات پیش‌فرض (Privacy by Default)
  • 59. آموزش و آگاهی‌بخشی در زمینه حریم خصوصی
  • 60. قوانین و مقررات بازدارنده
  • 61. ابزارهای فنی حفظ حریم خصوصی
  • 62. فیلتر کردن داده‌های حساس
  • 63. کنترل دسترسی به خروجی مدل‌ها
  • 64. مدل‌های زبانی کوچک و خصوصی
  • 65. استفاده از داده‌های مصنوعی (Synthetic Data)
  • 66. تکنیک‌های حفاظت از داده در حین آموزش
  • 67. ارزیابی ریسک حریم خصوصی
  • 68. مدیریت ریسک در پیاده‌سازی هوش مصنوعی مولد
  • 69. نقش نهادهای نظارتی
  • 70. توسعه استانداردها و چارچوب‌های اخلاقی
  • 71. همکاری‌های بین‌المللی در زمینه حریم خصوصی
  • 72. آینده هوش مصنوعی مولد و حریم خصوصی
  • 73. تکامل مدل‌های مولد و چالش‌های جدید
  • 74. پیش‌بینی روندهای آتی در حریم خصوصی
  • 75. نقش هوش مصنوعی در حفاظت از حریم خصوصی
  • 76. کاربرد هوش مصنوعی مولد در امنیت سایبری
  • 77. حفاظت از داده‌ها در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 78. مدیریت هویت و دسترسی در عصر هوش مصنوعی
  • 79. حریم خصوصی در اینترنت اشیاء (IoT)
  • 80. هوش مصنوعی مولد و سلامت روان
  • 81. حریم خصوصی در داده‌های سلامت
  • 82. کاربرد هوش مصنوعی مولد در آموزش
  • 83. حریم خصوصی در محیط‌های آموزشی
  • 84. هوش مصنوعی مولد و حقوق مصرف‌کننده
  • 85. حفاظت از داده‌های مالی
  • 86. مسائل حریم خصوصی در رسانه‌های اجتماعی
  • 87. کاربرد هوش مصنوعی مولد در صنعت رسانه
  • 88. حریم خصوصی در داده‌های مکانی
  • 89. تکنیک‌های پیشرفته ناشناس‌سازی
  • 90. حریم خصوصی قابل تفسیر (Explainable Privacy)
  • 91. مدل‌های حریم خصوصی مبتنی بر بلاک‌چین
  • 92. مدیریت چرخه عمر داده‌ها
  • 93. استانداردهای فنی برای حریم خصوصی
  • 94. قوانین و مقررات آینده‌نگر
  • 95. نقش جامعه مدنی در حفاظت از حریم خصوصی
  • 96. مبانی حقوقی و فقهی حریم خصوصی در اسلام
  • 97. مفهوم "حیثیت" و "آبرو" در فقه اسلامی
  • 98. حریم خصوصی در سیره ائمه اطهار (ع)
  • 99. جایگاه "ستر" در احکام شرعی
  • 100. حریم خصوصی در قانون اساسی جمهوری اسلامی ایران
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: LLM حریم خصوصی اطلاعات شخصی هوش مصنوعی امنیت هوش مصنوعی چالش‌های حریم خصوصی حریم خصوصی در ایران حریم خصوصی هوش مصنوعی حفاظت داده هوش مصنوعی هوش مصنوعی مولد هوش مصنوعی و امنیت هوش مصنوعی و حریم خصوصی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.