کتاب یادگیری ماشین حفظ حریم خصوصی: ابزارها و تکنیک‌ها برای دنیای داده‌محور

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 ماشین حفظ حریم خصوصی: ابزارها و تکنیک‌ها برای دنیای داده‌محور

موضوع کلی: امنیت داده و حریم خصوصی در عصر دیجیتال

موضوع میانی: یادگیری ماشین حفظ حریم خصوصی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر اهمیت امنیت داده و حریم خصوصی
  • 2. مفاهیم کلیدی در حریم خصوصی داده
  • 3. چالش‌های حریم خصوصی در دنیای داده‌محور
  • 4. قوانین و مقررات حریم خصوصی در ایران (با تأکید بر آیین‌نامه‌ها)
  • 5. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 6. کاربردهای یادگیری ماشین در دنیای مدرن
  • 7. رابطه یادگیری ماشین و حریم خصوصی
  • 8. نیاز به رویکردهای حفظ حریم خصوصی در یادگیری ماشین
  • 9. تکنیک‌های اولیه حفظ حریم خصوصی
  • 10. ناشناس‌سازی داده‌ها (Anonymization)
  • 11. کاهش شناسایی (De-identification)
  • 12. جعل داده‌ها (Data Masking)
  • 13. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین حفظ حریم خصوصی (PML)
  • 14. اهداف اصلی PML
  • 15. چالش‌های پیاده‌سازی PML
  • 16. انواع حملات به حریم خصوصی در یادگیری ماشین
  • 17. حملات استنتاج عضویت (Membership Inference Attacks)
  • 18. حملات بازسازی داده (Data Reconstruction Attacks)
  • 19. حملات استخراج مدل (Model Extraction Attacks)
  • 20. مقدمه‌ای بر رمزنگاری
  • 21. رمزنگاری متقارن و نامتقارن
  • 22. کاربرد رمزنگاری در PML
  • 23. رمزنگاری همومورفیک (Homomorphic Encryption)
  • 24. مقدمه‌ای بر رمزنگاری همومورفیک
  • 25. انواع رمزنگاری همومورفیک (Fully, Partially, Somewhat)
  • 26. کاربرد رمزنگاری همومورفیک در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 27. آموزش مدل با داده‌های رمزنگاری شده
  • 28. استنتاج با داده‌های رمزنگاری شده
  • 29. محدودیت‌های رمزنگاری همومورفیک
  • 30. محاسبات امن چندجانبه (Secure Multi-Party Computation - SMPC)
  • 31. مفاهیم اصلی SMPC
  • 32. کاربرد SMPC در آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
  • 33. مثال‌هایی از SMPC در PML
  • 34. حریم خصوصی تفاضلی (Differential Privacy - DP)
  • 35. مفاهیم و اصول DP
  • 36. مکانیزم‌های DP (Laplace, Gaussian)
  • 37. کاربرد DP در مجموعه داده‌ها
  • 38. کاربرد DP در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 39. آموزش مدل با حفظ DP
  • 40. استنتاج با حفظ DP
  • 41. موازنه بین حریم خصوصی و دقت مدل
  • 42. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال (Federated Learning - FL)
  • 43. معماری یادگیری فدرال
  • 44. مراحل آموزش در یادگیری فدرال
  • 45. چالش‌های حریم خصوصی در یادگیری فدرال
  • 46. حفظ حریم خصوصی در یادگیری فدرال با DP
  • 47. حفظ حریم خصوصی در یادگیری فدرال با SMPC
  • 48. حفظ حریم خصوصی در یادگیری فدرال با رمزنگاری
  • 49. تکنیک‌های ترکیبی برای PML
  • 50. ترکیب DP و رمزنگاری
  • 51. ترکیب SMPC و DP
  • 52. ترکیب FL و DP
  • 53. ترکیب FL و SMPC
  • 54. مقدمه‌ای بر اعتماد و اعتبار در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 55. مفهوم اعتماد در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 56. ریسک‌های عدم اعتماد در مدل‌های PML
  • 57. ارزیابی و سنجش حریم خصوصی
  • 58. معیارهای کمی حریم خصوصی
  • 59. روش‌های ارزیابی حملات به حریم خصوصی
  • 60. کتابخانه‌ها و ابزارهای PML
  • 61. معرفی کتابخانه‌های متن‌باز (مانند PySyft, TensorFlow Privacy)
  • 62. نحوه استفاده از ابزارها برای پیاده‌سازی PML
  • 63. چالش‌های عملی در پیاده‌سازی PML
  • 64. مقیاس‌پذیری و کارایی
  • 65. پیچیدگی پیاده‌سازی
  • 66. ملاحظات اخلاقی در PML
  • 67. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 68. شفافیت در مدل‌های PML
  • 69. آینده PML و روندهای تحقیقاتی
  • 70. یادگیری ماشین قابل توضیح (Explainable AI - XAI) و حریم خصوصی
  • 71. یادگیری عمیق و PML
  • 72. PML در اینترنت اشیاء (IoT)
  • 73. PML در سیستم‌های تشخیص پزشکی
  • 74. PML در سیستم‌های مالی
  • 75. مطالعات موردی موفق PML
  • 76. مطالعه موردی: حفظ حریم خصوصی در تحلیل داده‌های سلامت
  • 77. مطالعه موردی: حفظ حریم خصوصی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 78. مطالعه موردی: حفظ حریم خصوصی در پردازش زبان طبیعی
  • 79. ملاحظات حقوقی و مقرراتی در PML (با تمرکز بر قوانین ایران)
  • 80. رعایت حقوق کاربران در جمع‌آوری و پردازش داده
  • 81. مسئولیت حقوقی ارائه‌دهندگان خدمات هوش مصنوعی
  • 82. نقش سازمان‌های نظارتی در حوزه PML
  • 83. آموزش و آگاهی‌بخشی در خصوص PML
  • 84. اهمیت آموزش برای متخصصان و کاربران
  • 85. ترویج فرهنگ حفظ حریم خصوصی در سازمان‌ها
  • 86. چالش‌های آینده PML
  • 87. پیش‌بینی روندها و نیازهای آتی
  • 88. توسعه استانداردهای جدید برای PML
  • 89. نتیجه‌گیری و جمع‌بندی مباحث PML
  • 90. نگاهی به چشم‌انداز PML در دنیای داده‌محور
  • 91. اهمیت یادگیری مستمر در حوزه PML

📚 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.