دوره راهکارهای نوین در ارزیابی حفظ و استخراج داده‌ها در مدل‌های زبانی با رویکرد صیانت از حریم خصوصی و امنیت داده‌ها همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین در ارزیابی حفظ و استخراج داده‌ها در مدل‌های زبانی با رویکرد صیانت از حریم خصوصی و امنیت داده‌ها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: ارزیابی و امنیت مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی مدل‌های زبانی بزرگ و معماری ترنسفورمر
• 2. مفهوم حفظ داده در مدل‌های زبانی و تفاوت آن با یادگیری عمومی
• 3. اهمیت صیانت از حریم خصوصی در آموزش مدل‌های هوش مصنوعی
• 4. شناسایی داده‌های حساس در مجموعه‌های آموزشی
• 5. طبقه‌بندی انواع حفظ داده در مدل‌ها حفظ دقیق در برابر حفظ تعمیم‌یافته
• 6. چالش‌های استخراج داده‌های حساس و حملات بازسازی
• 7. روش‌های آماری برای اندازه‌گیری نرخ حفظ داده در مدل‌ها
• 8. معرفی شاخص‌های ارزیابی حفظ در مقیاس بزرگ
• 9. بررسی تأثیر اندازه پارامترها بر میزان حفظ داده‌های آموزشی
• 10. ارزیابی حفظ داده در مدل‌های زبانی با استفاده از مجموعه‌های داده‌ مرجع
• 11. تکنیک‌های استخراج متن از طریق حملات استنتاج عضویت
• 12. تحلیل آسیب‌پذیری مدل‌ها در برابر نشت داده‌های شخصی
• 13. استانداردهای امنیت داده در تعامل با مدل‌های زبانی
• 14. روش‌های کاهش حفظ داده‌های حساس در مرحله پیش‌آموزش
• 15. تکنیک‌های پاک‌سازی داده‌های آموزشی با هدف حفظ حریم خصوصی
• 16. تأثیر یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی بر حفظ داده‌ها
• 17. پیاده‌سازی حریم خصوصی تفاضلی در آموزش مدل‌های زبانی
• 18. ارزیابی مدل‌های زبانی از منظر امنیت سایبری و پیشگیری از نشت اطلاعات
• 19. بررسی روش‌های شناسایی و حذف داده‌های تکراری در مجموعه داده‌ها
• 20. نقش توکن‌بندی در کاهش احتمال حفظ داده‌های حساس
• 21. تکنیک‌های ممیزی مدل برای شناسایی حفظ ناخواسته داده‌ها
• 22. راهکارهای فنی برای صیانت از مالکیت معنوی در داده‌های آموزشی
• 23. ارزیابی ریسک در مدل‌های زبانی باز و بسته
• 24. استانداردهای ملی و بین‌المللی در حفاظت از داده‌های کاربران در هوش مصنوعی
• 25. استفاده از یادگیری ماشین برای شناسایی داده‌های حساس در خروجی مدل
• 26. تکنیک‌های نظارت بر مدل‌های مستقر برای جلوگیری از استخراج داده
• 27. ارزیابی پایداری مدل در برابر تلاش‌های معکوس‌سازی داده
• 28. رویکردهای مبتنی بر رمزنگاری برای محافظت از داده‌های حساس در حین آموزش
• 29. بررسی مفاهیم اخلاق در هوش مصنوعی و انطباق با حریم خصوصی
• 30. توسعه پروتکل‌های ارزیابی امنیت برای مدل‌های زبانی بومی
• 31. ارزیابی مدل‌های زبانی در برابر تزریق دستورات برای استخراج داده
• 32. تکنیک‌های کاهش ابعاد برای جلوگیری از حفظ داده‌های غیرضروری
• 33. روش‌های نوین در ارزیابی همبستگی بین داده‌های آموزشی و خروجی مدل
• 34. اهمیت شفافیت در گزارش‌های ارزیابی حفظ داده
• 35. بررسی موردی نشت داده در مدل‌های زبانی و درس‌های آموخته‌شده
• 36. ارزیابی تأثیر استفاده از داده‌های سنتتیک در کاهش حفظ داده‌های واقعی
• 37. پیش‌بینی ریسک حفظ داده قبل از استقرار مدل
• 38. بهینه‌سازی توازن میان دقت مدل و حریم خصوصی داده‌ها
• 39. آینده‌پژوهی در حوزه‌ی امنیت داده و مدل‌های زبانی با رویکرد صیانت‌محور