دوره تشخیص ناهنجاری در سیستم‌های توزیع‌شده با AI همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تشخیص ناهنجاری در سیستم‌های توزیع‌شده با AI

موضوع کلی: برنامه‌نویسی کامپیوترهای خانگی

موضوع میانی: AI for AI Distributed Tracing

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. شناخت الگوهای رفتاری نرمال در سیستم‌های توزیع‌شده
• 2. مقدمه‌ای بر تشخیص ناهنجاری و کاربردهای آن
• 3. معماری سیستم‌های توزیع‌شده و چالش‌های امنیتی
• 4. مفاهیم پایه یادگیری ماشین برای تشخیص ناهنجاری
• 5. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌ها در سیستم‌های توزیع‌شده
• 6. انتخاب ویژگی‌های مناسب برای تشخیص ناهنجاری
• 7. روش‌های آماری در تشخیص ناهنجاری
• 8. روش‌های مبتنی بر خوشه‌بندی برای تشخیص ناهنجاری
• 9. روش‌های مبتنی بر طبقه‌بندی برای تشخیص ناهنجاری
• 10. روش‌های مبتنی بر رگرسیون برای تشخیص ناهنجاری
• 11. شبکه‌های عصبی مصنوعی و تشخیص ناهنجاری
• 12. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و تشخیص ناهنجاری
• 13. شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) و تشخیص ناهنجاری
• 14. خودرمزگذارها (Autoencoders) و تشخیص ناهنجاری
• 15. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) و تشخیص ناهنجاری
• 16. درخت‌های تصمیم و جنگل‌های تصادفی در تشخیص ناهنجاری
• 17. یادگیری بدون نظارت و تشخیص ناهنجاری
• 18. یادگیری نیمه‌نظارت و تشخیص ناهنجاری
• 19. تشخیص ناهنجاری مبتنی بر تراکنش‌ها
• 20. تشخیص ناهنجاری مبتنی بر لاگ‌ها
• 21. تشخیص ناهنجاری مبتنی بر شبکه
• 22. تشخیص ناهنجاری مبتنی بر داده‌های حسگر
• 23. تشخیص ناهنجاری در سیستم‌های ابری
• 24. تشخیص ناهنجاری در سیستم‌های اینترنت اشیا (IoT)
• 25. تشخیص ناهنجاری در پایگاه‌های داده توزیع‌شده
• 26. تشخیص ناهنجاری در سیستم‌های پردازش جریانی
• 27. روش‌های کاهش ابعاد برای بهبود تشخیص ناهنجاری
• 28. ارزیابی عملکرد مدل‌های تشخیص ناهنجاری
• 29. متریک‌های ارزیابی: دقت، بازخوانی، F1-score
• 30. متریک‌های ارزیابی: AUC-ROC
• 31. متریک‌های ارزیابی: Precision-Recall Curve
• 32. تشخیص ناهنجاری در زمان واقعی
• 33. مقایسه روش‌های مختلف تشخیص ناهنجاری
• 34. انتخاب الگوریتم مناسب برای سناریوهای مختلف
• 35. بهینه‌سازی مدل‌های تشخیص ناهنجاری
• 36. مقابله با داده‌های نامتعادل در تشخیص ناهنجاری
• 37. تشخیص ناهنجاری با استفاده از یادگیری تقویتی
• 38. تشخیص ناهنجاری جمعی (Collective Anomaly Detection)
• 39. تشخیص ناهنجاری مبتنی بر گراف
• 40. تفسیرپذیری مدل‌های تشخیص ناهنجاری
• 41. حریم خصوصی و امنیت در تشخیص ناهنجاری
• 42. ملاحظات مقیاس‌پذیری در تشخیص ناهنجاری
• 43. استفاده از داده‌های تاریخی برای بهبود تشخیص ناهنجاری
• 44. تکنیک‌های تشخیص ناهنجاری ترکیبی
• 45. چالش‌ها و آینده تشخیص ناهنجاری در سیستم‌های توزیع‌شده