اکسپرس 24
کتاب یادگیری فدرال امن با حفظ حریم خصوصی با استفاده از محاسبات چندجانبه امن

کتاب یادگیری فدرال امن با حفظ حریم خصوصی با استفاده از محاسبات چندجانبه امن

تگ‌ها: MPC Privacy-Preserving Federated Learning Secure MPC امنیت داده حفظ حریم خصوصی محاسبات چندجانبه امن هوش مصنوعی یادگیری فدرال یادگیری ماشین

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 یادگیری فدرال امن با حفظ حریم خصوصی با استفاده از محاسبات چندجانبه امن

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری فدرال و حفظ حریم خصوصی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین
  • 4. یادگیری نظارت شده
  • 5. یادگیری نظارت نشده
  • 6. یادگیری تقویتی
  • 7. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 8. یادگیری عمیق
  • 9. معماری‌های شبکه‌های عصبی
  • 10. شبکه‌های عصبی کانولوشنی
  • 11. شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 12. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال
  • 13. اصول یادگیری فدرال
  • 14. معماری‌های یادگیری فدرال
  • 15. چالش‌های یادگیری فدرال
  • 16. حریم خصوصی در یادگیری ماشین
  • 17. اهمیت حفظ حریم خصوصی
  • 18. تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی
  • 19. اهمیت محاسبات چندجانبه امن (MPC)
  • 20. مبانی محاسبات چندجانبه امن
  • 21. انواع پروتکل‌های MPC
  • 22. کاربرد MPC در یادگیری فدرال
  • 23. محاسبات چندجانبه امن برای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 24. حفظ حریم خصوصی در آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
  • 25. امنیت مدل‌های یادگیری ماشین
  • 26. حملات به مدل‌های یادگیری ماشین
  • 27. روش‌های دفاع در برابر حملات
  • 28. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در یادگیری فدرال
  • 29. روش‌های گمنام‌سازی داده‌ها
  • 30. حفظ حریم خصوصی با استفاده از نویز دیفرانسیل
  • 31. حفظ حریم خصوصی با رمزنگاری همومورفیک
  • 32. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال امن
  • 33. امنیت در یادگیری فدرال
  • 34. ملاحظات امنیتی در یادگیری فدرال
  • 35. پروتکل‌های ارتباطی امن در یادگیری فدرال
  • 36. مکانیزم‌های اجماع امن در یادگیری فدرال
  • 37. مدیریت هویت در یادگیری فدرال
  • 38. اعتبارسنجی مدل در یادگیری فدرال
  • 39. مقدمه‌ای بر محاسبات چندجانبه امن در یادگیری فدرال
  • 40. پیاده‌سازی MPC برای به‌روزرسانی مدل
  • 41. MPC برای انتشار مدل
  • 42. MPC برای استنتاج مدل
  • 43. حفظ حریم خصوصی در مرحله استنتاج
  • 44. حفظ حریم خصوصی در مرحله آموزش
  • 45. حفظ حریم خصوصی در تبادل مدل
  • 46. حفظ حریم خصوصی در جمع‌آوری داده‌ها
  • 47. حفظ حریم خصوصی در ذخیره‌سازی داده‌ها
  • 48. حفظ حریم خصوصی در پردازش داده‌ها
  • 49. حفظ حریم خصوصی در اشتراک‌گذاری داده‌ها
  • 50. حفظ حریم خصوصی در استفاده از داده‌ها
  • 51. حفظ حریم خصوصی در حذف داده‌ها
  • 52. حفظ حریم خصوصی در نظارت بر داده‌ها
  • 53. حفظ حریم خصوصی در دسترسی به داده‌ها
  • 54. حفظ حریم خصوصی در انتقال داده‌ها
  • 55. حفظ حریم خصوصی در بازیافت داده‌ها
  • 56. حفظ حریم خصوصی در بایگانی داده‌ها
  • 57. حفظ حریم خصوصی در بازیابی داده‌ها
  • 58. حفظ حریم خصوصی در پشتیبان‌گیری داده‌ها
  • 59. حفظ حریم خصوصی در بازیابی بلایای داده‌ها
  • 60. حفظ حریم خصوصی در سیاست‌گذاری داده‌ها
  • 61. حفظ حریم خصوصی در قوانین داده‌ها
  • 62. حفظ حریم خصوصی در مقررات داده‌ها
  • 63. حفظ حریم خصوصی در استانداردهای داده‌ها
  • 64. حفظ حریم خصوصی در بهترین شیوه‌های داده‌ها
  • 65. حفظ حریم خصوصی در چالش‌های داده‌ها
  • 66. حفظ حریم خصوصی در فرصت‌های داده‌ها
  • 67. حفظ حریم خصوصی در آینده داده‌ها
  • 68. حفظ حریم خصوصی در تعهدات داده‌ها
  • 69. حفظ حریم خصوصی در مسئولیت‌های داده‌ها
  • 70. حفظ حریم خصوصی در حقوق داده‌ها
  • 71. حفظ حریم خصوصی در تعاریف داده‌ها
  • 72. حفظ حریم خصوصی در مفاهیم داده‌ها
  • 73. حفظ حریم خصوصی در اصول داده‌ها
  • 74. حفظ حریم خصوصی در مبانی داده‌ها
  • 75. حفظ حریم خصوصی در چارچوب‌های داده‌ها
  • 76. حفظ حریم خصوصی در مدل‌های داده‌ها
  • 77. حفظ حریم خصوصی در رویکردهای داده‌ها
  • 78. حفظ حریم خصوصی در روش‌های داده‌ها
  • 79. حفظ حریم خصوصی در تکنیک‌های داده‌ها
  • 80. حفظ حریم خصوصی در ابزارهای داده‌ها
  • 81. حفظ حریم خصوصی در پلتفرم‌های داده‌ها
  • 82. حفظ حریم خصوصی در اکوسیستم داده‌ها
  • 83. حفظ حریم خصوصی در جامعه داده‌ها
  • 84. حفظ حریم خصوصی در پژوهش داده‌ها
  • 85. حفظ حریم خصوصی در توسعه داده‌ها
  • 86. حفظ حریم خصوصی در کاربردهای داده‌ها
  • 87. حفظ حریم خصوصی در آموزش داده‌ها
  • 88. حفظ حریم خصوصی در پیاده‌سازی داده‌ها
  • 89. حفظ حریم خصوصی در ارزیابی داده‌ها
  • 90. حفظ حریم خصوصی در بهبود داده‌ها
  • 91. حفظ حریم خصوصی در ارتقاء داده‌ها
  • 92. حفظ حریم خصوصی در نوآوری داده‌ها
  • 93. حفظ حریم خصوصی در چشم‌انداز داده‌ها
  • 94. حفظ حریم خصوصی در همگرایی فناوری‌ها
  • 95. حفظ حریم خصوصی در یادگیری فدرال غیرمتمرکز
  • 96. حفظ حریم خصوصی در حافظه غیرمتمرکز
  • 97. حفظ حریم خصوصی در یادگیری فدرال با MPC
  • 98. حفظ حریم خصوصی در حافظه غیرمتمرکز با MPC

📚 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.