اکسپرس 24
کتاب حریم خصوصی آماری در مدل‌های زبانی بزرگ

کتاب حریم خصوصی آماری در مدل‌های زبانی بزرگ

تگ‌ها: LLMs امنیت داده حریم خصوصی آماری حفظ اطلاعات حفظ حریم خصوصی مدل‌های زبانی مدل‌های زبانی بزرگ ناشناس‌سازی داده هوش مصنوعی هوش مصنوعی امن

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 حریم خصوصی آماری در مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: امنیت و حریم خصوصی در LLMs

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مفاهیم حریم خصوصی در داده‌ها
  • 2. مبانی آماری حریم خصوصی
  • 3. حریم خصوصی در جمع‌آوری داده‌ها
  • 4. اصول حفظ محرمانگی داده‌ها
  • 5. قوانین و مقررات حریم خصوصی در ایران
  • 6. مروری بر آیین‌نامهٔ ساماندهی محتوای دیجیتال
  • 7. مصوبات شورای عالی انقلاب فرهنگی مرتبط با داده‌ها
  • 8. حدود شرعی ناظر بر داده‌ها و اطلاعات
  • 9. انواع حملات به حریم خصوصی داده‌ها
  • 10. حریم خصوصی در پایگاه‌های داده
  • 11. حریم خصوصی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 12. حریم خصوصی در شبکه‌های اجتماعی
  • 13. مدل‌سازی حریم خصوصی آماری
  • 14. مفاهیم اولیهٔ حریم خصوصی آماری (p-privacy)
  • 15. تعریف و خواص حریم خصوصی آماری
  • 16. کاربردهای حریم خصوصی آماری
  • 17. تکنیک‌های ایجاد حریم خصوصی آماری
  • 18. نویز افزایی (Differential Privacy)
  • 19. مفاهیم پایهٔ نویز افزایی
  • 20. نویز افزایی مکانیزمی (Mechanism Differential Privacy)
  • 21. نویز افزایی مبتنی بر پرس‌وجو (Query Differential Privacy)
  • 22. نویز افزایی مبتنی بر مجموعه داده (Dataset Differential Privacy)
  • 23. نویز افزایی در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 24. نویز افزایی برای رگرسیون خطی
  • 25. نویز افزایی برای طبقه‌بندی
  • 26. نویز افزایی در شبکه‌های عصبی
  • 27. ارزیابی حریم خصوصی آماری
  • 28. معیارهای سنجش حریم خصوصی
  • 29. موازنه بین حریم خصوصی و دقت
  • 30. تکنیک‌های پنهان‌سازی داده‌ها
  • 31. انواع پنهان‌سازی داده‌ها
  • 32. آنومایز کردن داده‌ها
  • 33. کاهش ابعاد داده‌ها
  • 34. تکنیک‌های حذف اطلاعات شناسایی‌کننده
  • 35. حریم خصوصی در داده‌های مکانی
  • 36. حریم خصوصی در داده‌های پزشکی
  • 37. حریم خصوصی در داده‌های مالی
  • 38. حریم خصوصی در داده‌های مربوط به سلامت
  • 39. حریم خصوصی در داده‌های آموزشی
  • 40. حریم خصوصی در داده‌های حسگرها
  • 41. حریم خصوصی در اینترنت اشیاء (IoT)
  • 42. حریم خصوصی در هوش مصنوعی
  • 43. حریم خصوصی در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 44. حریم خصوصی در مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 45. چالش‌های حریم خصوصی در LLMs
  • 46. تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی در LLMs
  • 47. نویز افزایی در LLMs
  • 48. آموزش LLMs با حفظ حریم خصوصی
  • 49. استنتاج LLMs با حفظ حریم خصوصی
  • 50. مدل‌های زبانی اختصاصی (Private LLMs)
  • 51. حریم خصوصی در داده‌های مصنوعی
  • 52. تولید داده‌های مصنوعی با حفظ حریم خصوصی
  • 53. کاربرد داده‌های مصنوعی در آموزش مدل‌ها
  • 54. روش‌های حمله به حریم خصوصی آماری
  • 55. حملات عضویت (Membership Inference Attacks)
  • 56. حملات بازسازی داده (Data Reconstruction Attacks)
  • 57. حملات بازیابی ویژگی (Attribute Inference Attacks)
  • 58. حملات بازسازی مدل (Model Inversion Attacks)
  • 59. روش‌های دفاع در برابر حملات حریم خصوصی
  • 60. دفاع مبتنی بر نویز افزایی
  • 61. دفاع مبتنی بر رمزنگاری
  • 62. دفاع مبتنی بر ترکیب تکنیک‌ها
  • 63. حریم خصوصی در یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 64. مبانی یادگیری فدرال
  • 65. حفظ حریم خصوصی در یادگیری فدرال
  • 66. چالش‌های حریم خصوصی در یادگیری فدرال
  • 67. تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی در یادگیری فدرال
  • 68. حریم خصوصی در داده‌های زنجیره بلوکی (Blockchain)
  • 69. مفاهیم بلاکچین و حریم خصوصی
  • 70. حفظ حریم خصوصی در تراکنش‌های بلاکچین
  • 71. کاربردهای حریم خصوصی آماری در حوزه‌های مختلف
  • 72. حریم خصوصی در تحقیقات علمی
  • 73. حریم خصوصی در کسب‌وکارها
  • 74. حریم خصوصی در دولت و خدمات عمومی
  • 75. حریم خصوصی در بخش سلامت
  • 76. حریم خصوصی در بخش آموزشی
  • 77. حریم خصوصی در بخش مالی
  • 78. حریم خصوصی در بخش فناوری
  • 79. ملاحظات اخلاقی در حریم خصوصی داده‌ها
  • 80. مسئولیت‌پذیری در حفظ حریم خصوصی
  • 81. اهمیت حریم خصوصی در جامعهٔ دیجیتال
  • 82. آیندهٔ حریم خصوصی آماری
  • 83. روندهای نوظهور در حریم خصوصی داده‌ها
  • 84. پیشرفت‌های آتی در تکنیک‌های نویز افزایی
  • 85. نقش هوش مصنوعی در آیندهٔ حریم خصوصی
  • 86. چالش‌های قانونی و نظارتی آینده
  • 87. آموزش و آگاهی‌بخشی در مورد حریم خصوصی
  • 88. نقش فرهنگ‌سازی در حفظ حریم خصوصی
  • 89. آیندهٔ حریم خصوصی در عصر کلان‌داده‌ها
  • 90. تحلیل آماری با حفظ حریم خصوصی
  • 91. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده با حفظ حریم خصوصی
  • 92. ارزیابی ریسک حریم خصوصی
  • 93. راهکارهای عملی برای حفظ حریم خصوصی
  • 94. حریم خصوصی در جمع‌آوری داده‌های جمعیتی
  • 95. حریم خصوصی در نظرسنجی‌ها و پیمایش‌ها
  • 96. حریم خصوصی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 97. حریم خصوصی در تحلیل رفتار کاربر
  • 98. کاربردهای پیشرفتهٔ نویز افزایی
  • 99. نویز افزایی مبتنی بر یادگیری تقویتی
  • 100. نویز افزایی در یادگیری عمیق پیشرفته

📚 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.