کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای ارتقاء حریم خصوصی و امنیت در تبادل داده‌های ژنومیک 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 یادگیری تقویتی چندعامله برای ارتقاء حریم خصوصی و امنیت در تبادل داده‌های ژنومیک

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای طراحی سیستم‌های توزیع اطلاعات پزشکی مبتنی بر تحلیل داده‌های ژنومیک

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی: پاداش، حالت، عمل
  • 3. مفاهیم پایه یادگیری چندعامله: محیط‌های چندعامله، همکاری و رقابت
  • 4. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 5. معماری‌های پایه در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 6. یادگیری تقویتی مستقل (Independent Reinforcement Learning)
  • 7. یادگیری تقویتی مرکزی (Centralized Reinforcement Learning)
  • 8. یادگیری تقویتی متمرکز-غیرمتمرکز (Centralized-Decentralized Reinforcement Learning)
  • 9. مقدمه‌ای بر داده‌های ژنومیک و امنیت آن‌ها
  • 10. حریم خصوصی داده‌های ژنومیک: چالش‌ها و رویکردها
  • 11. روش‌های ناشناس‌سازی داده‌های ژنومیک
  • 12. مفهوم دسترسی دیفرانسیلی (Differential Privacy)
  • 13. پیاده‌سازی دسترسی دیفرانسیلی در تبادل داده‌های ژنومیک
  • 14. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 15. یادگیری فدرال برای داده‌های ژنومیک: مزایا و معایب
  • 16. یادگیری فدرال با یادگیری تقویتی چندعامله
  • 17. استفاده از MARL برای بهینه‌سازی سیاست‌های حریم خصوصی
  • 18. طراحی سیستم‌های توزیع داده ژنومیک با MARL و حریم خصوصی
  • 19. استفاده از MARL برای تشخیص و پیشگیری از حملات سایبری به داده‌های ژنومیک
  • 20. مدل‌سازی تهدیدات امنیتی در تبادل داده‌های ژنومیک
  • 21. یادگیری تقویتی چندعامله برای تخصیص منابع محاسباتی در تحلیل ژنومیک
  • 22. بهینه‌سازی مصرف انرژی در مراکز داده ژنومیک با MARL
  • 23. استفاده از MARL برای مدیریت ریسک در تبادل داده‌های ژنومیک
  • 24. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MARL در سناریوهای حریم خصوصی و امنیتی
  • 25. معیارهای ارزیابی حریم خصوصی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 26. مطالعه موردی: استفاده از MARL برای تبادل امن داده‌های سرطان
  • 27. مطالعه موردی: استفاده از MARL برای تبادل امن داده‌های بیماری‌های نادر
  • 28. تکنیک‌های رمزنگاری همومورفیک (Homomorphic Encryption) و کاربرد آن‌ها در MARL
  • 29. استفاده از محاسبات چندبخشی امن (Secure Multi-Party Computation) در MARL
  • 30. بهینه‌سازی سیاست‌های دسترسی به داده‌های ژنومیک با MARL
  • 31. استفاده از MARL برای ایجاد سیستم‌های هشدار زودهنگام در مورد نقض حریم خصوصی
  • 32. یادگیری تقویتی چندعامله برای مدیریت هویت و دسترسی (IAM) در داده‌های ژنومیک
  • 33. استفاده از MARL برای ایجاد سیاست‌های تطبیقی حریم خصوصی
  • 34. یادگیری تقویتی چندعامله برای مقابله با حملات adversarial
  • 35. استفاده از MARL برای شناسایی الگوهای مخرب در داده‌های ژنومیک
  • 36. بهینه‌سازی سیاست‌های audit در تبادل داده‌های ژنومیک با MARL
  • 37. استفاده از MARL برای ایجاد سیستم‌های خود ترمیم‌شونده در برابر حملات
  • 38. یادگیری تقویتی چندعامله و بلاک‌چین برای تبادل امن داده‌های ژنومیک
  • 39. استفاده از MARL برای ایجاد بازارهای امن داده‌های ژنومیک
  • 40. چالش‌های پیاده‌سازی MARL در محیط‌های واقعی
  • 41. آینده یادگیری تقویتی چندعامله در حوزه ژنومیک و حریم خصوصی
تگ‌ها: differential privacy federated learning genomic data MARL privacy-preserving machine learning امنیت داده امنیت سایبری حریم خصوصی داده داده‌های ژنومیک دسترسی دیفرانسیلی ژنومیک هوش مصنوعی یادگیری تقویتی یادگیری تقویتی چندعامله یادگیری فدرال

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.