اکسپرس 24
کتاب روش‌های مقیاس‌پذیر حفظ حریم خصوصی در یادگیری ماشین

کتاب روش‌های مقیاس‌پذیر حفظ حریم خصوصی در یادگیری ماشین

تگ‌ها: Machine Learning Privacy-Preserving Machine Learning SecureML امنیت داده حریم خصوصی داده حفظ حریم خصوصی در یادگیری ماشین هوش مصنوعی یادگیری ماشین یادگیری ماشین امن یادگیری ماشین مقیاس پذیر

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

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره روش‌های مقیاس‌پذیر حفظ حریم خصوصی در یادگیری ماشین

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری ماشین با حفظ حریم خصوصی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و ملاحظات حریم خصوصی
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. مفاهیم کلیدی یادگیری ماشینی
  • 4. انواع یادگیری ماشین
  • 5. یادگیری نظارت‌شده
  • 6. یادگیری نظارت‌نشده
  • 7. یادگیری تقویتی
  • 8. پردازش داده‌ها برای یادگیری ماشین
  • 9. پیش‌پردازش داده‌ها
  • 10. پاک‌سازی داده‌ها
  • 11. مقیاس‌بندی ویژگی‌ها
  • 12. انتخاب ویژگی
  • 13. معرفی حفظ حریم خصوصی در علوم داده
  • 14. اهمیت حفظ حریم خصوصی در عصر داده
  • 15. تهدیدات حریم خصوصی در یادگیری ماشین
  • 16. مفاهیم حفظ حریم خصوصی
  • 17. حریم خصوصی تفاضلی
  • 18. امنیت داده‌ها
  • 19. رمزنگاری
  • 20. رمزنگاری همومورفیک
  • 21. محاسبات چندجانبه امن (SMPC)
  • 22. پردازش داده‌های حساس
  • 23. روش‌های گمنام‌سازی داده‌ها
  • 24. جمعیت‌زدایی
  • 25. کاهش ابعاد
  • 26. استفاده از داده‌های مصنوعی
  • 27. تکنیک‌های تولید داده‌های مصنوعی
  • 28. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 29. مدل‌های مبتنی بر گراف
  • 30. تولید داده‌های مصنوعی با حفظ حریم خصوصی
  • 31. معماری SecureML
  • 32. مقدمه‌ای بر SecureML
  • 33. اهداف و دامنه SecureML
  • 34. مولفه‌های اصلی SecureML
  • 35. سیستم‌های رمزنگاری در SecureML
  • 36. پیاده‌سازی رمزنگاری همومورفیک در SecureML
  • 37. پیاده‌سازی SMPC در SecureML
  • 38. مدل‌های یادگیری ماشین سازگار با حریم خصوصی
  • 39. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین با رمزنگاری همومورفیک
  • 40. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین با SMPC
  • 41. بهینه‌سازی مدل‌ها در محیط‌های امن
  • 42. مدل‌های خطی با حفظ حریم خصوصی
  • 43. مدل‌های درخت تصمیم با حفظ حریم خصوصی
  • 44. شبکه‌های عصبی با حفظ حریم خصوصی
  • 45. پیاده‌سازی SecureML برای مدل‌های خطی
  • 46. پیاده‌سازی SecureML برای درختان تصمیم
  • 47. پیاده‌سازی SecureML برای شبکه‌های عصبی
  • 48. ارزیابی عملکرد مدل‌های حفظ حریم خصوصی
  • 49. معیارهای ارزیابی عملکرد
  • 50. مقایسه با مدل‌های غیرحفاظت‌کننده حریم خصوصی
  • 51. توازن بین حریم خصوصی و دقت
  • 52. مقیاس‌پذیری SecureML
  • 53. چالش‌های مقیاس‌پذیری در یادگیری ماشین حفظ حریم خصوصی
  • 54. راهکارهای مقیاس‌پذیری در SecureML
  • 55. استفاده از محاسبات توزیع‌شده
  • 56. بهینه‌سازی الگوریتم‌ها
  • 57. کاربردهای SecureML
  • 58. کاربرد در حوزه سلامت
  • 59. کاربرد در حوزه مالی
  • 60. کاربرد در حوزه اینترنت اشیاء (IoT)
  • 61. کاربرد در حوزه تحقیقات اجتماعی
  • 62. مطالعات موردی SecureML
  • 63. مطالعه موردی ۱: پیش‌بینی بیماری با حفظ حریم خصوصی
  • 64. مطالعه موردی ۲: کشف تقلب مالی با حفظ حریم خصوصی
  • 65. مطالعه موردی ۳: تحلیل داده‌های حسگر IoT با حفظ حریم خصوصی
  • 66. محدودیت‌ها و چالش‌های آینده
  • 67. محدودیت‌های فعلی SecureML
  • 68. چالش‌های پیش رو در حفظ حریم خصوصی یادگیری ماشین
  • 69. پیشرفت‌های آینده در زمینه SecureML
  • 70. ملاحظات اخلاقی در یادگیری ماشین حفظ حریم خصوصی
  • 71. قوانین و مقررات مربوط به حریم خصوصی داده‌ها
  • 72. رویکردهای نوظهور در حفظ حریم خصوصی
  • 73. یادگیری فدرال
  • 74. حریم خصوصی تفاضلی در یادگیری فدرال
  • 75. کاربرد یادگیری فدرال در SecureML
  • 76. سیستم‌های امنیتی پیشرفته برای یادگیری ماشین
  • 77. روش‌های حمله و دفاع در یادگیری ماشین
  • 78. مقاومت در برابر حملات داده‌ای
  • 79. مقاومت در برابر حملات مدل
  • 80. امنیت در زنجیره تامین یادگیری ماشین
  • 81. فناوری‌های بلاکچین و حفظ حریم خصوصی
  • 82. کاربرد بلاکچین در SecureML
  • 83. مدیریت کلید و احراز هویت امن
  • 84. امنیت محاسبات ابری برای یادگیری ماشین
  • 85. پروتکل‌های ارتباط امن در محاسبات توزیع‌شده
  • 86. تکنیک‌های فشرده‌سازی داده برای حفظ حریم خصوصی
  • 87. استانداردهای صنعتی برای حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 88. توسعه ابزارهای متن‌باز برای SecureML
  • 89. انجمن‌های فعال در زمینه حفظ حریم خصوصی یادگیری ماشین
  • 90. منابع آموزشی تکمیلی
  • 91. مقالات پژوهشی کلیدی
  • 92. کتاب‌های مرجع مرتبط
  • 93. کارگاه‌ها و کنفرانس‌های تخصصی
  • 94. آینده پژوهش در یادگیری ماشین حفظ حریم خصوصی
  • 95. پژوهش‌های بین‌رشته‌ای
  • 96. اثرگذاری SecureML بر جامعه
  • 97. ترویج فرهنگ حفظ حریم خصوصی در سازمان‌ها
  • 98. آموزش و توانمندسازی کاربران نهایی
  • 99. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده SecureML

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.