کتاب مدل‌های زبانی بزرگ: چالش‌ها و راهکارهای امنیت و حریم خصوصی برای آینده با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌های زبانی بزرگ: چالش‌ها و راهکارهای امنیت و حریم خصوصی برای آینده

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: امنیت و حریم خصوصی در LLMs

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. معماری ترنسفورمر و اجزای آن
  • 3. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های زبانی
  • 4. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
  • 5. ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی
  • 6. مفهوم امنیت در مدل‌های زبانی
  • 7. چالش‌های امنیتی مدل‌های زبانی
  • 8. حریم خصوصی در مدل‌های زبانی
  • 9. مواجهه با داده‌های حساس
  • 10. روش‌های گمنام‌سازی داده‌ها
  • 11. رمزنگاری در مدل‌های زبانی
  • 12. مدیریت دسترسی در مدل‌های زبانی
  • 13. کنترل دسترسی مبتنی بر نقش
  • 14. احراز هویت کاربران
  • 15. امنیت در زمان استقرار مدل‌ها
  • 16. امنیت API مدل‌های زبانی
  • 17. حملات تزریق پرامپت
  • 18. روش‌های دفاع در برابر تزریق پرامپت
  • 19. حفاظت از داده‌های آموزشی
  • 20. شناسایی و جلوگیری از سوگیری
  • 21. تعدیل سوگیری در مدل‌های زبانی
  • 22. روش‌های کاهش سوگیری
  • 23. آموزش مدل‌های زبانی با رعایت اخلاق
  • 24. مسئولیت‌پذیری در توسعه مدل‌های زبانی
  • 25. چارچوب‌های قانونی و مقررات
  • 26. قوانین حفاظت از داده‌ها
  • 27. مقررات مربوط به هوش مصنوعی
  • 28. استانداردهای بین‌المللی امنیت
  • 29. استانداردهای ملی امنیت سایبری
  • 30. نقش رگولاتورها در امنیت مدل‌های زبانی
  • 31. امنیت در چرخه عمر مدل‌های زبانی
  • 32. مدیریت ریسک در مدل‌های زبانی
  • 33. تحلیل تهدیدات امنیتی
  • 34. طراحی امن مدل‌های زبانی
  • 35. پیاده‌سازی پروتکل‌های امنیتی
  • 36. نظارت و پایش مستمر
  • 37. پاسخگویی به حوادث امنیتی
  • 38. بازیابی پس از حادثه
  • 39. امنیت داده‌های ورودی و خروجی
  • 40. حفاظت از مدل در برابر دستکاری
  • 41. تکنیک‌های تشخیص نفوذ
  • 42. امنیت در پردازش زبان طبیعی
  • 43. کاربرد مدل‌های زبانی در امور مالی
  • 44. امنیت در حوزه سلامت با مدل‌های زبانی
  • 45. حریم خصوصی در داده‌های پزشکی
  • 46. کاربرد مدل‌های زبانی در آموزش
  • 47. امنیت در سیستم‌های آموزشی
  • 48. مدل‌های زبانی و حقوق مصرف‌کننده
  • 49. شفافیت در عملکرد مدل‌های زبانی
  • 50. قابلیت تفسیرپذیری مدل‌های زبانی
  • 51. مدل‌های زبانی و هویت دیجیتال
  • 52. حفاظت از اطلاعات شخصی
  • 53. مدیریت شهرت آنلاین
  • 54. جلوگیری از انتشار اطلاعات نادرست
  • 55. تشخیص محتوای جعلی
  • 56. مدل‌های زبانی و امنیت ملی
  • 57. نقش مدل‌های زبانی در دفاع سایبری
  • 58. مقابله با بدافزارها با مدل‌های زبانی
  • 59. امنیت اطلاعات در سازمان‌ها
  • 60. استراتژی‌های امنیت سایبری
  • 61. آموزش کارکنان برای امنیت
  • 62. ممیزی امنیتی مدل‌های زبانی
  • 63. گواهینامه‌های امنیتی
  • 64. استانداردهای رمزنگاری مورد استفاده
  • 65. امنیت در شبکه‌های توزیع شده
  • 66. پردازش ابری امن
  • 67. مدیریت کلیدهای رمزنگاری
  • 68. حفاظت از داده‌ها در حالت استراحت
  • 69. حفاظت از داده‌ها در حال انتقال
  • 70. استانداردهای امنیتی پایگاه داده
  • 71. امنیت در سیستم‌های توکار
  • 72. مدل‌های زبانی و اینترنت اشیاء
  • 73. امنیت در ارتباطات ماشین به ماشین
  • 74. پروتکل‌های ارتباطی امن
  • 75. ارزیابی آسیب‌پذیری مدل‌های زبانی
  • 76. تست نفوذ مدل‌های زبانی
  • 77. مدیریت آسیب‌پذیری‌ها
  • 78. مستندسازی امنیتی مدل‌های زبانی
  • 79. سیاست‌های امنیتی سازمانی
  • 80. ساختار سازمانی برای امنیت
  • 81. نقش تیم‌های امنیتی
  • 82. آموزش مداوم در حوزه امنیت
  • 83. نظارت بر تهدیدات نوظهور
  • 84. مطالعات موردی امنیت مدل‌های زبانی
  • 85. درس‌های آموخته شده از حوادث
  • 86. آینده امنیت و حریم خصوصی مدل‌های زبانی
  • 87. نوآوری در تکنیک‌های امنیتی
  • 88. همکاری بین‌المللی در امنیت سایبری
  • 89. قانون‌گذاری برای هوش مصنوعی
  • 90. اصول طراحی امن برای مدل‌های زبانی
  • 91. تضمین کیفیت امنیتی مدل‌ها
  • 92. ملاحظات اخلاقی در امنیت مدل‌های زبانی
  • 93. حاکمیت داده‌ها در مدل‌های زبانی
  • 94. مدیریت ریسک حریم خصوصی
  • 95. ارزیابی تاثیر حریم خصوصی
  • 96. روش‌های نوین حفاظت از داده‌ها
  • 97. پروتکل‌های احراز هویت پیشرفته
  • 98. امنیت در بلاکچین و مدل‌های زبانی
  • 99. مدل‌های زبانی و مدیریت هویت غیرمتمرکز
  • 100. حریم خصوصی در یادگیری فدرال
تگ‌ها: AI security LLM privacy آموزش هوش مصنوعی آینده هوش مصنوعی امنیت هوش مصنوعی چالش‌های هوش مصنوعی حریم خصوصی در LLMs راهکارهای امنیتی هوش مصنوعی مدل‌های زبانی بزرگ هوش مصنوعی و امنیت داده

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.