دوره حریم خصوصی آماری در مدل‌های زبانی بزرگ همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 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