دوره امنیت و حریم خصوصی در پیاده‌سازی مدل‌های زبانی در Vertex AI همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره امنیت و حریم خصوصی در پیاده‌سازی مدل‌های زبانی در Vertex AI

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Google AI Platform (Vertex AI)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی امنیت سایبری در هوش مصنوعی
• 2. آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ
• 3. معماری مدل‌های زبانی
• 4. مفاهیم کلیدی حریم خصوصی داده
• 5. قوانین و مقررات حفاظت از داده در ایران
• 6. چارچوب‌های قانونی مرتبط با داده در Vertex AI
• 7. اهمیت امنیت در هوش مصنوعی مولد
• 8. شناخت تهدیدات امنیتی متداول در مدل‌های زبانی
• 9. مدل‌های حمله به مدل‌های زبانی
• 10. آسیب‌پذیری‌های رایج در پیاده‌سازی مدل‌ها
• 11. روش‌های پیشگیری از نشت داده
• 12. رمزنگاری داده‌ها در چرخه حیات مدل
• 13. امنیت در مرحله پیش‌پردازش داده‌ها
• 14. حفاظت از داده‌های آموزشی
• 15. مدیریت دسترسی به داده‌ها
• 16. سیاست‌های حفظ حریم خصوصی در جمع‌آوری داده
• 17. تکنیک‌های گمنام‌سازی داده‌ها
• 18. حذف اطلاعات حساس از مجموعه داده‌ها
• 19. امنیت در مرحله آموزش مدل
• 20. تنظیمات امنیتی در محیط Vertex AI
• 21. مدیریت کلیدها و گواهی‌نامه‌ها
• 22. کنترل دسترسی مبتنی بر نقش (RBAC)
• 23. امنیت در مرحله استقرار مدل
• 24. روش‌های امن استقرار مدل‌های زبانی
• 25. امنیت APIهای مدل‌های زبانی
• 26. مانیتورینگ و ثبت وقایع امنیتی
• 27. شناسایی و پاسخ به ناهنجاری‌ها
• 28. مدیریت آسیب‌پذیری مدل‌های مستقر
• 29. امنیت در مرحله استفاده از مدل
• 30. اعتبارسنجی ورودی‌ها به مدل
• 31. جلوگیری از حملات تزریق پرامپت
• 32. حفاظت در برابر سوگیری‌های مدل
• 33. حفظ حریم خصوصی در خروجی مدل
• 34. مدیریت تاریخچه درخواست‌ها
• 35. امنیت داده‌های کاربران نهایی
• 36. تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی در یادگیری فدرال (در صورت کاربرد)
• 37. استانداردهای امنیتی در Cloud Computing
• 38. ملاحظات امنیتی خاص Vertex AI
• 39. ابزارهای امنیتی موجود در Google Cloud
• 40. تنظیمات امنیتی پیشرفته در Vertex AI
• 41. امنیت شبکه در محیط ابری
• 42. فایروال‌ها و گروه‌های امنیتی
• 43. شبکه‌های خصوصی مجازی (VPN)
• 44. امنیت داده‌ها در حالت انتقال
• 45. امنیت داده‌ها در حالت ذخیره‌سازی
• 46. مدیریت ریسک امنیتی
• 47. ارزیابی ریسک در پیاده‌سازی مدل‌های زبانی
• 48. برنامه‌ریزی واکنش به حوادث امنیتی
• 49. تست نفوذ و ارزیابی امنیتی
• 50. اصول طراحی امن (Security by Design)
• 51. امنیت در چرخه عمر توسعه نرم‌افزار (SDLC)
• 52. مدیریت تغییرات امنیتی
• 53. آموزش و آگاهی‌بخشی امنیتی
• 54. مسئولیت‌پذیری در قبال امنیت داده‌ها
• 55. قوانین مربوط به افشای نقض داده
• 56. همکاری با مراجع قانونی در موارد امنیتی
• 57. حفظ اسرار تجاری و مالکیت معنوی
• 58. امنیت در برابر حملات انکار سرویس (DoS/DDoS)
• 59. شناسایی و مقابله با بدافزارها
• 60. امنیت پروتکل‌های ارتباطی
• 61. رمزنگاری داده‌ها در زمان استراحت
• 62. رمزنگاری داده‌ها در زمان انتقال
• 63. ملاحظات امنیتی در استفاده از داده‌های شخص ثالث
• 64. حفاظت از داده‌های حساس در مدل‌های آموزشی
• 65. راستی‌آزمایی صحت داده‌های ورودی
• 66. تشخیص و جلوگیری از سوءاستفاده از مدل
• 67. امنیت در مدل‌های ترجمه ماشینی
• 68. امنیت در مدل‌های خلاصه‌سازی متن
• 69. امنیت در مدل‌های تولید متن
• 70. امنیت در مدل‌های پاسخ به سوال
• 71. امنیت در مدل‌های تحلیل احساسات
• 72. امنیت در مدل‌های تشخیص موجودیت نام‌دار
• 73. امنیت در مدل‌های طبقه‌بندی متن
• 74. امنیت در مدل‌های تشخیص اسپم
• 75. امنیت در مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 76. مفاهیم پایه یادگیری ماشین
• 77. انواع مدل‌های یادگیری ماشین
• 78. معماری شبکه‌های عصبی
• 79. یادگیری عمیق و کاربردهای آن
• 80. ارزیابی عملکرد مدل‌ها
• 81. معیارهای سنجش دقت مدل
• 82. تنظیم ابرپارامترها
• 83. روش‌های بهینه‌سازی مدل
• 84. کاهش ابعاد و انتخاب ویژگی
• 85. مدیریت داده‌های نامتوازن
• 86. یادگیری تقویتی و کاربردهای آن
• 87. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی اخلاقی
• 88. سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی
• 89. شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری مدل
• 90. حاکمیت داده و مدل
• 91. اصول اخلاقی در جمع‌آوری و استفاده از داده
• 92. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی مدل
• 93. پیامدهای اجتماعی هوش مصنوعی
• 94. چارچوب‌های اخلاقی در هوش مصنوعی
• 95. اخلاق حرفه‌ای در حوزه علم داده