اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی استفاده از هوش مصنوعی برای تشخیص ناهنجاری در دستگاه‌های IoT

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استفاده از هوش مصنوعی برای تشخیص ناهنجاری در دستگاه‌های IoT

موضوع کلی: مدیریت سیستم‌های مبتنی بر یونیکس

موضوع میانی: امنیت دستگاه‌های IoT

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر امنیت اینترنت اشیا و چالش‌های آن
• 2. آشنایی با ناهنجاری در دستگاه‌های IoT و انواع آن
• 3. مبانی یادگیری ماشین برای تشخیص ناهنجاری
• 4. پیش‌پردازش داده‌های حسگرهای IoT
• 5. انتخاب ویژگی‌های مناسب برای مدل‌های تشخیص ناهنجاری
• 6. مدل‌های یادگیری ماشین نظارت شده برای تشخیص ناهنجاری
• 7. رگرسیون لجستیک برای تشخیص ناهنجاری در IoT
• 8. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) در تشخیص ناهنجاری IoT
• 9. درخت‌های تصمیم و جنگل تصادفی برای تشخیص ناهنجاری
• 10. مدل‌های یادگیری ماشین بدون نظارت برای تشخیص ناهنجاری
• 11. خوشه‌بندی K-Means برای تشخیص ناهنجاری در داده‌های IoT
• 12. تشخیص ناهنجاری با استفاده از Isolation Forest
• 13. شبکه‌های عصبی خودرمزگذار (Autoencoders) برای تشخیص ناهنجاری
• 14. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و تشخیص ناهنجاری سری‌های زمانی IoT
• 15. مدل‌های مبتنی بر LSTM برای تشخیص ناهنجاری داده‌های حسگر
• 16. تشخیص ناهنجاری در داده‌های تصویری IoT با استفاده از CNN
• 17. استفاده از الگوریتم‌های تشخیص ناهنجاری مبتنی بر فاصله
• 18. تشخیص ناهنجاری مبتنی بر چگالی
• 19. ارزیابی عملکرد مدل‌های تشخیص ناهنجاری (Precision, Recall, F1-Score)
• 20. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین برای تشخیص ناهنجاری IoT
• 21. پیاده‌سازی تشخیص ناهنجاری در لبه (Edge Computing)
• 22. استفاده از فریم‌ورک‌های یادگیری ماشین (TensorFlow, PyTorch)
• 23. استقرار مدل‌های تشخیص ناهنجاری بر روی دستگاه‌های IoT
• 24. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در تشخیص ناهنجاری IoT
• 25. تفسیرپذیری مدل‌های تشخیص ناهنجاری و اهمیت آن
• 26. تشخیص ناهنجاری مبتنی بر قوانین و ترکیب آن با هوش مصنوعی
• 27. تکنیک‌های کاهش ابعاد داده برای بهبود کارایی مدل
• 28. استفاده از داده‌های ترکیبی (Multi-modal Data) برای تشخیص ناهنجاری
• 29. تشخیص حملات DDoS در دستگاه‌های IoT با استفاده از هوش مصنوعی
• 30. تشخیص بدافزارهای IoT با استفاده از یادگیری ماشین
• 31. به‌روزرسانی و نگهداری مدل‌های تشخیص ناهنجاری
• 32. مطالعه موردی: تشخیص ناهنجاری در سیستم‌های روشنایی هوشمند
• 33. مطالعه موردی: تشخیص ناهنجاری در سیستم‌های نظارت تصویری IoT
• 34. مطالعه موردی: تشخیص ناهنجاری در سیستم‌های کنترل صنعتی IoT
• 35. چالش‌ها و محدودیت‌های تشخیص ناهنجاری در دستگاه‌های IoT
• 36. آینده‌ی تشخیص ناهنجاری در اینترنت اشیا با هوش مصنوعی