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

🎓 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

• 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