کتاب آموزش جامع تقطیر ویژگی‌ها برای حفظ حریم خصوصی در مدل‌های 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 آموزش جامع تقطیر ویژگی‌ها برای حفظ حریم خصوصی در مدل‌های یادگیری ماشین

موضوع کلی: امنیت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: حفظ حریم خصوصی در یادگیری ماشین و تقطیر ویژگی‌ها (Feature Distillation)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر چالش‌های حریم خصوصی در یادگیری ماشین و ضرورت حفاظت از داده‌ها
  • 2. مفاهیم پایه تقطیر دانش (Knowledge Distillation) و انتقال یادگیری در شبکه‌های عصبی
  • 3. آشنایی با خطرات افشای اطلاعات خصوصی و حملات استخراج مدل (Model Inversion Attacks)
  • 4. اصول و مبانی نظری تقطیر ویژگی (Feature Distillation) برای پنهان‌سازی اطلاعات حساس
  • 5. معماری مدل‌های معلم و دانش‌آموز در فرآیند استخراج و انتقال ویژگی‌های امن
  • 6. حذف مؤلفه‌های حساس و خصوصی از فضای ویژگی‌ها پیش از انتقال به مدل نهایی
  • 7. مقایسه روش‌های تقطیر مبتنی بر پاسخ (Response-based) با روش‌های مبتنی بر ویژگی (Feature-based)
  • 8. پیاده‌سازی توابع هزینه (Loss Functions) تخصصی برای حفظ حریم خصوصی در فرآیند تقطیر
  • 9. تلفیق تکنیک افتراق دیفرانسیلی (Differential Privacy) با روش‌های تقطیر ویژگی
  • 10. مدیریت تعادل میان دقت مدل یادگیری ماشین و سطح حفاظت از حریم خصوصی
  • 11. پیش‌پردازش داده‌ها و آماده‌سازی فضای ویژگی برای ساخت مدل‌های ایمن
  • 12. پیاده‌سازی عملیاتی تقطیر ویژگی در پایتون با استفاده از کتابخانه پایتورچ (PyTorch)
  • 13. طراحی و پیاده‌سازی لایه‌های واسط برای فیلتر کردن اطلاعات قابل شناسایی شخصی (PII)
  • 14. ارزیابی آسیب‌پذیری مدل تقطیرشده در برابر حملات بازسازی تصویر و داده
  • 15. استفاده از روش‌های یادگیری فدریته (Federated Learning) در کنار تقطیر ویژگی
  • 16. بهینه‌سازی مصرف حافظه و کاهش ابعاد ویژگی‌ها برای دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
  • 17. مقابله با حملات استخراج عضویت (Membership Inference Attacks) از طریق تقطیر
  • 18. تحلیل عملکرد مدل در برابر نویزهای تععین‌شده برای حفظ حریم خصوصی
  • 19. بررسی چالش‌های مقیاس‌پذیری تقطیر ویژگی در مجموعه‌داده‌های بزرگ تصاویر و متن
  • 20. رفع اشکال (Debugging) و تحلیل افت دقت مدل در فرآیند پاک‌سازی ویژگی‌ها
  • 21. پیاده‌سازی یک پروژه جامع حفظ حریم خصوصی با تقطیر ویژگی از صفر تا صد
  • 22. بهترین روش‌ها (Best Practices) در استقرار مدل‌های یادگیری ماشین محافظ حریم خصوصی در محیط‌های تجاری

📚 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.