کتاب حفظ حریم خصوصی داده‌ها در هوش مصنوعی 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 حفظ حریم خصوصی داده‌ها در هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: هوش مصنوعی قابل اعتماد (Trustworthy AI)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر حفظ حریم خصوصی داده‌ها در هوش مصنوعی
  • 2. اصول اخلاقی در پردازش داده‌های هوش مصنوعی
  • 3. مفهوم حریم خصوصی در عصر دیجیتال
  • 4. قوانین و مقررات مرتبط با حریم خصوصی داده‌ها
  • 5. قانون حفاظت از داده‌های شخصی در ایران
  • 6. آیین‌نامهٔ ساماندهی محتوای دیجیتال و حریم خصوصی
  • 7. مصوبات شورای عالی انقلاب فرهنگی مرتبط با داده
  • 8. حدود شرعی در استفاده از داده‌ها
  • 9. انواع داده‌ها و سطوح حساسیت آن‌ها
  • 10. شناسایی و طبقه‌بندی داده‌های شخصی
  • 11. مفهوم داده‌های ناشناس و شبه‌ناشناس
  • 12. روش‌های گمنام‌سازی داده‌ها (Anonymization)
  • 13. روش‌های شبه‌ناشناس‌سازی داده‌ها (Pseudonymization)
  • 14. چالش‌های گمنام‌سازی در داده‌های پیچیده
  • 15. ملاحظات حقوقی و اخلاقی در گمنام‌سازی
  • 16. امنیت داده‌ها در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 17. رمزنگاری داده‌ها در حالت استراحت و انتقال
  • 18. کنترل دسترسی و احراز هویت در سیستم‌های داده
  • 19. مدیریت ریسک و ارزیابی تاثیر حریم خصوصی (PIA)
  • 20. حریم خصوصی از طراحی (Privacy by Design)
  • 21. حریم خصوصی به صورت پیش‌فرض (Privacy by Default)
  • 22. مسئولیت‌پذیری و پاسخگویی در پردازش داده
  • 23. شفافیت در جمع‌آوری و استفاده از داده‌ها
  • 24. رضایت آگاهانه در پردازش داده‌های شخصی
  • 25. حقوق افراد نسبت به داده‌هایشان
  • 26. حق دسترسی به داده‌ها
  • 27. حق اصلاح داده‌ها
  • 28. حق حذف داده‌ها (حق فراموش شدن)
  • 29. حق محدود کردن پردازش داده‌ها
  • 30. حق اعتراض به پردازش داده‌ها
  • 31. انتقال داده‌ها و ملاحظات حریم خصوصی
  • 32. حریم خصوصی در یادگیری ماشین
  • 33. حریم خصوصی در یادگیری عمیق
  • 34. حریم خصوصی در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 35. حریم خصوصی در بینایی ماشین
  • 36. حریم خصوصی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 37. حریم خصوصی در هوش مصنوعی مولد
  • 38. حریم خصوصی در داده‌های سلامت
  • 39. حریم خصوصی در داده‌های مالی
  • 40. حریم خصوصی در داده‌های آموزشی
  • 41. حریم خصوصی در داده‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 42. حریم خصوصی در اینترنت اشیا (IoT)
  • 43. حریم خصوصی در داده‌های مکانی
  • 44. حریم خصوصی در داده‌های بیومتریک
  • 45. حریم خصوصی در رباتیک
  • 46. اخلاق حرفه‌ای در حوزه هوش مصنوعی و داده
  • 47. مسئولیت‌های مدیران داده و توسعه‌دهندگان
  • 48. نقش ناظران حریم خصوصی (DPO)
  • 49. تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی در یادگیری ماشین (PETs)
  • 50. حفظ حریم خصوصی با یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 51. حریم خصوصی با یادگیری تفاضلی (Differential Privacy)
  • 52. حریم خصوصی با محاسبات چندجانبه امن (SMPC)
  • 53. حریم خصوصی با رمزنگاری همومورفیک (Homomorphic Encryption)
  • 54. کاربرد PETs در حوزه‌های حساس
  • 55. چالش‌های پیاده‌سازی PETs
  • 56. استانداردهای بین‌المللی حریم خصوصی داده‌ها (ISO 27701)
  • 57. چارچوب‌های ارزیابی انطباق با حریم خصوصی
  • 58. مدیریت داده‌های حجیم (Big Data) و حریم خصوصی
  • 59. چالش‌های حریم خصوصی در داده‌های نسل جدید
  • 60. حریم خصوصی در هوش مصنوعی توزیع‌شده
  • 61. حریم خصوصی در بلاکچین و هوش مصنوعی
  • 62. تاثیر هوش مصنوعی بر حریم خصوصی جمعی
  • 63. مقررات‌گذاری و سیاست‌گذاری حریم خصوصی
  • 64. نقش نهادهای نظارتی در اجرای قوانین
  • 65. جلوگیری از سوءاستفاده از داده‌ها در هوش مصنوعی
  • 66. حریم خصوصی و امنیت سایبری در هوش مصنوعی
  • 67. پیشگیری از حملات مبتنی بر داده در هوش مصنوعی
  • 68. حریم خصوصی در داده‌های عمومی و متن‌باز
  • 69. حریم خصوصی در تحقیقات علمی هوش مصنوعی
  • 70. همکاری‌های بین‌المللی در زمینه حریم خصوصی
  • 71. آموزش و ارتقاء آگاهی عمومی در مورد حریم خصوصی
  • 72. آیندهٔ حریم خصوصی در عصر هوش مصنوعی پیشرفته
  • 73. مسائل اخلاقی در توسعهٔ هوش مصنوعی مسئولانه
  • 74. تاثیر هوش مصنوعی بر عدالت و برابری حریم خصوصی
  • 75. حریم خصوصی در هوش مصنوعی و تصمیم‌گیری‌های خودکار
  • 76. مدیریت چرخهٔ عمر داده در هوش مصنوعی
  • 77. اصول حفاظت از داده در سازمان‌ها
  • 78. نقش فرهنگ سازمانی در حفظ حریم خصوصی
  • 79. ارزیابی ریسک‌های حریم خصوصی در پیاده‌سازی AI
  • 80. راهکارهای پیشگیرانه برای نقض حریم خصوصی
  • 81. حریم خصوصی در داده‌های جمع‌آوری‌شده از کودکان
  • 82. ملاحظات حریم خصوصی در هوش مصنوعی غیرمتمرکز
  • 83. آیندهٔ قانون‌گذاری حریم خصوصی در ایران
  • 84. تطبیق قوانین داخلی با استانداردهای جهانی
  • 85. حریم خصوصی در قراردادهای هوش مصنوعی
  • 86. مسئولیت حقوقی ناشی از نقض حریم خصوصی توسط AI
  • 87. تاثیر هوش مصنوعی بر حریم خصوصی در محیط کار
  • 88. حریم خصوصی در داده‌های مربوط به سلامت روان
  • 89. مدیریت بحران در صورت نقض حریم خصوصی
  • 90. نقش فناوری‌های نوین در تقویت حریم خصوصی
  • 91. مبانی حقوقی حریم خصوصی در قوانین ایران
  • 92. تکنیک‌های شناسایی و مقابله با تهدیدات حریم خصوصی
  • 93. حریم خصوصی و شفافیت در الگوریتم‌های هوش مصنوعی
  • 94. نقش آموزش عالی در تربیت متخصصان حریم خصوصی
  • 95. اصول اخلاقی برای استفاده از هوش مصنوعی در بخش دولتی
  • 96. حریم خصوصی در داده‌های جمع‌آوری‌شده توسط دوربین‌ها
  • 97. حریم خصوصی در داده‌های صوتی و تصویری
  • 98. حریم خصوصی در بازی‌های ویدئویی مبتنی بر هوش مصنوعی
  • 99. حریم خصوصی در ابزارهای هوشمند خانگی
  • 100. حریم خصوصی در داده‌های مربوط به رفتارهای مصرف‌کننده
تگ‌ها: AI privacy LLM privacy Trustworthy AI امنیت داده‌ها حریم خصوصی داده‌ها حفاظت از اطلاعات مدل‌های زبانی بزرگ هوش مصنوعی هوش مصنوعی قابل اعتماد هوش مصنوعی و حریم خصوصی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.