کتاب ارزش‌گذاری و انتخاب داده هوشمند در یادگیری فدرال: متدولوژی واسرشتاین و تضمین حریم خصوصی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ارزش‌گذاری و انتخاب داده هوشمند در یادگیری فدرال: متدولوژی واسرشتاین و تضمین حریم خصوصی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و اقتصاد داده

موضوع میانی: بهینه‌سازی و امنیت داده در یادگیری فدرال

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال
• 3. چالش‌های یادگیری فدرال: تمرکز بر داده
• 4. مقدمه‌ای بر اقتصاد داده
• 5. ارزش‌گذاری داده: مفاهیم و روش‌ها
• 6. بازار داده: مدل‌ها و مکانیسم‌ها
• 7. یادگیری فدرال در بازار داده
• 8. مقدمه‌ای بر متدولوژی واسرشتاین
• 9. فاصله واسرشتاین: تعریف و محاسبات
• 10. کاربردهای فاصله واسرشتاین در یادگیری ماشین
• 11. ارزش‌گذاری داده مبتنی بر واسرشتاین
• 12. انتخاب داده مبتنی بر واسرشتاین
• 13. بهینه‌سازی انتخاب داده در یادگیری فدرال
• 14. حریم خصوصی تفاضلی: مفاهیم پایه
• 15. مکانیسم‌های حریم خصوصی تفاضلی
• 16. ترکیب حریم خصوصی تفاضلی
• 17. حریم خصوصی محلی تفاضلی
• 18. یادگیری فدرال با حریم خصوصی تفاضلی
• 19. مقدمه‌ای بر محاسبات امن چند جانبه (MPC)
• 20. پروتکل‌های MPC برای یادگیری فدرال
• 21. حریم خصوصی همومورفیک
• 22. محاسبات امن سخت‌افزاری (TEE)
• 23. انتخاب داده با در نظر گرفتن حریم خصوصی
• 24. ارزیابی ارزش داده در یک بازار فدرال
• 25. مدل بازار داده فدرال
• 26. قیمت‌گذاری داده در بازار فدرال
• 27. مکانیسم‌های حراج برای داده
• 28. تحلیل تعادل بازار داده فدرال
• 29. تاثیر کیفیت داده بر ارزش آن
• 30. تاثیر کمیت داده بر ارزش آن
• 31. تاثیر تنوع داده بر ارزش آن
• 32. متدهای کمی‌سازی کیفیت داده
• 33. متدهای کمی‌سازی کمیت داده
• 34. متدهای کمی‌سازی تنوع داده
• 35. مقایسه متدهای ارزش‌گذاری داده
• 36. ارزیابی کارایی متدهای انتخاب داده
• 37. ارزیابی دقت مدل با داده‌های انتخاب شده
• 38. ارزیابی تاثیر حریم خصوصی بر دقت مدل
• 39. انتخاب داده برای وظایف طبقه‌بندی
• 40. انتخاب داده برای وظایف رگرسیون
• 41. انتخاب داده برای یادگیری تقویتی
• 42. انتخاب داده برای پردازش زبان طبیعی
• 43. انتخاب داده برای بینایی ماشین
• 44. بهینه‌سازی بودجه حریم خصوصی
• 45. تاثیر بودجه حریم خصوصی بر ارزش داده
• 46. استراتژی‌های تخصیص بودجه حریم خصوصی
• 47. رویکردهای مقاوم‌سازی در برابر حملات
• 48. حملات استنتاج عضویت
• 49. حملات معکوس‌سازی مدل
• 50. حملات سموم داده
• 51. مکانیسم‌های دفاع در برابر حملات
• 52. ارزیابی ریسک حریم خصوصی
• 53. اندازه‌گیری سودمندی داده
• 54. تعادل بین حریم خصوصی و سودمندی
• 55. تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی پیشرفته
• 56. یادگیری فدرال ناهمگن
• 57. مدل‌های ناهمگن در یادگیری فدرال
• 58. تطبیق مدل در یادگیری فدرال
• 59. ارزیابی عملکرد مدل‌های ناهمگن
• 60. انتخاب داده در محیط‌های ناهمگن
• 61. یادگیری فدرال با داده‌های جریان
• 62. مدیریت داده‌های جریان در یادگیری فدرال
• 63. تطبیق مدل با داده‌های جریان
• 64. انتخاب داده برای داده‌های جریان
• 65. مباحث پیشرفته در متدولوژی واسرشتاین
• 66. فاصله واسرشتاین بریده شده
• 67. فاصله واسرشتاین بهینه شده
• 68. کاربردهای پیشرفته واسرشتاین در یادگیری فدرال
• 69. پیاده‌سازی یک بازار داده فدرال
• 70. معماری بازار داده فدرال
• 71. ملاحظات امنیتی در پیاده‌سازی
• 72. مقیاس‌پذیری بازار داده فدرال
• 73. ابزارهای منبع باز برای یادگیری فدرال
• 74. چارچوب‌های یادگیری فدرال
• 75. شبیه‌سازی یادگیری فدرال
• 76. ارزیابی تجربی الگوریتم‌ها
• 77. مطالعات موردی: کاربردهای یادگیری فدرال
• 78. یادگیری فدرال در مراقبت‌های بهداشتی
• 79. یادگیری فدرال در امور مالی
• 80. یادگیری فدرال در خرده‌فروشی
• 81. یادگیری فدرال در اینترنت اشیا
• 82. چالش‌های نظارتی در یادگیری فدرال
• 83. مسائل اخلاقی در یادگیری فدرال
• 84. آینده یادگیری فدرال و اقتصاد داده
• 85. استانداردسازی در یادگیری فدرال
• 86. همکاری بین‌المللی در یادگیری فدرال
• 87. جمع‌آوری داده‌های مصنوعی برای یادگیری فدرال
• 88. ارزش‌گذاری داده برای داده‌های مصنوعی
• 89. بهینه‌سازی تخصیص منابع در یادگیری فدرال
• 90. تاثیر یادگیری فدرال بر دسترسی برابر به داده
• 91. نقش هوش مصنوعی توضیح‌پذیر (XAI) در یادگیری فدرال
• 92. انتخاب ویژگی در یادگیری فدرال
• 93. کاهش ابعاد در یادگیری فدرال
• 94. یادگیری فدرال و بلاک‌چین
• 95. ادغام بلاک‌چین برای امنیت و شفافیت
• 96. استفاده از توکن‌ها برای پاداش‌دهی به مشارکت‌کنندگان
• 97. اعتبارسنجی داده در یادگیری فدرال
• 98. تضمین کیفیت داده در محیط‌های فدرال
• 99. مقایسه الگوریتم‌های انتخاب داده مبتنی بر واسرشتاین
• 100. پیاده سازی عملی سیستم ارزش گذاری و انتخاب داده فدرال