کتاب راهکارهای جامع امنیت و پایش مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) برای توسعه هوش مصنوعی مسئولانه و ایمن با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

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 راهکارهای جامع امنیت و پایش مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) برای توسعه هوش مصنوعی مسئولانه و ایمن

موضوع کلی: هوش مصنوعی و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: امنیت و نظارت در سامانه‌های هوشمند

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و مفاهیم امنیت در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. شناسایی مخاطرات امنیتی در چرخه‌ حیات مدل‌های هوش مصنوعی
  • 3. اصول اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
  • 4. معماری امنیت در سیستم‌های مبتنی بر LLM
  • 5. بررسی حملات تزریق دستور (Prompt Injection) و روش‌های مقابله
  • 6. شناسایی و پیشگیری از نشت اطلاعات حساس در داده‌های آموزشی
  • 7. مدیریت دسترسی و احراز هویت در رابط‌های برنامه‌نویسی هوش مصنوعی
  • 8. راهکارهای پایش و نظارت بر خروجی‌های مدل در زمان اجرا
  • 9. شناسایی توهمات مدل و راهکارهای کاهش خطاهای شناختی
  • 10. پایش سلامت و پایداری مدل‌های زبانی در سامانه‌های عملیاتی
  • 11. ارزیابی آسیب‌پذیری‌های امنیتی در لایه کاربرد هوش مصنوعی
  • 12. مکانیزم‌های فیلترینگ و تعدیل محتوا در ورودی و خروجی مدل
  • 13. تکنیک‌های تحلیل لاگ و لاگ‌برداری ایمن در سیستم‌های هوشمند
  • 14. امنیت در فرایند تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
  • 15. حفاظت از حریم خصوصی کاربران در تعامل با سامانه‌های هوشمند
  • 16. مقابله با حملات استخراج داده و مهندسی معکوس مدل
  • 17. استانداردها و چارچوب‌های حاکمیت هوش مصنوعی در ایران
  • 18. تدوین سیاست‌های امنیتی برای استقرار مدل‌های بومی
  • 19. مدیریت ریسک در استفاده از سرویس‌های هوش مصنوعی ابری
  • 20. تست نفوذ و ارزیابی امنیتی سامانه‌های مبتنی بر یادگیری ماشین
  • 21. پاسخ به رخدادهای امنیتی در محیط‌های هوشمند
  • 22. استفاده از تکنیک‌های رمزنگاری در حفاظت از وزن‌ها و پارامترهای مدل
  • 23. نظارت بر تطابق عملکرد مدل با قوانین و مقررات جاری کشور
  • 24. بررسی ابزارهای متن‌باز برای پایش و مشاهده‌پذیری مدل‌ها
  • 25. تکنیک‌های یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی برای افزایش امنیت
  • 26. مدیریت تغییرات و نسخه‌بندی ایمن در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 27. اصول مستندسازی امنیتی برای توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی
  • 28. استراتژی‌های کاهش سوگیری و تبعیض در الگوریتم‌های هوشمند
  • 29. پایش عملکرد مدل در مواجهه با ورودی‌های مخرب
  • 30. امنیت زنجیره تأمین در توسعه مدل‌های زبانی بزرگ
  • 31. استقرار زیرساخت‌های نظارتی در مراکز داده هوشمند
  • 32. چالش‌های نظارت بر مدل‌های چندوجهی (Multimodal)
  • 33. راهکارهای ارتقای تاب‌آوری سیستم‌های هوشمند در برابر حملات
  • 34. ارزیابی کیفیت و امنیت داده‌های ورودی به مدل
  • 35. نقش بازرسی انسانی در چرخه‌ حیات سامانه‌های هوشمند
  • 36. تکنیک‌های شناسایی رفتارهای ناهنجار در مدل‌های زبانی
  • 37. امنیت در تعامل میان مدل‌های زبانی و ابزارهای خارجی
  • 38. مستندسازی و گزارش‌دهی وقایع امنیتی در هوش مصنوعی
  • 39. بهینه‌سازی عملکرد پایش بدون نقض حریم خصوصی
  • 40. تدوین نقشه راه توسعه هوش مصنوعی ایمن و بومی
تگ‌ها: امنیت داده در AI امنیت سایبری داده‌ها امنیت هوش مصنوعی پایش سیستم‌های هوشمند حکمرانی هوش مصنوعی مدل‌های زبانی بزرگ نظارت بر LLM هوش مصنوعی مسئولانه

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.