اکسپرس 24
کتاب طراحی خطوط لوله یادگیری ماشین با حفظ حریم خصوصی

کتاب طراحی خطوط لوله یادگیری ماشین با حفظ حریم خصوصی

تگ‌ها: امنیت داده پردازش داده تحلیل داده حریم خصوصی داده خطوط لوله یادگیری ماشین داده‌کاوی طراحی مدل هوش مصنوعی یادگیری عمیق یادگیری ماشین

انتخاب پلن

افزودنی‌های اختیاری

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 طراحی خطوط لوله یادگیری ماشین با حفظ حریم خصوصی

موضوع کلی: یادگیری ماشین و تحلیل داده

موضوع میانی: امنیت و حریم خصوصی در داده‌کاوی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و حریم خصوصی داده‌ها
  • 2. مبانی آماری برای تحلیل داده‌های حساس
  • 3. مفاهیم کلیدی امنیت داده و حفاظت از حریم خصوصی
  • 4. شناخت انواع تهدیدات امنیتی در داده‌کاوی
  • 5. مقدمه‌ای بر تکنیک‌های ناشناس‌سازی داده‌ها
  • 6. حذف شناسایی‌گرهای مستقیم در مجموعه‌های داده
  • 7. تعمیم و سرکوب داده‌ها برای حفظ حریم خصوصی
  • 8. تکنیک‌های k-Anonymity و l-Diversity
  • 9. تکنیک t-Closeness و کاربردهای آن
  • 10. محدودیت‌های k-Anonymity و راهکارهای بهبود آن
  • 11. مقدمه‌ای بر حریم خصوصی تفاضلی
  • 12. مکانیسم‌های نویزدهی در حریم خصوصی تفاضلی
  • 13. محاسبه بودجه حریم خصوصی (Privacy Budget)
  • 14. ارزیابی ریسک افشای حریم خصوصی
  • 15. تکنیک‌های یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 16. یادگیری فدرال و حفاظت از حریم خصوصی
  • 17. چالش‌های پیاده‌سازی یادگیری فدرال
  • 18. محاسبات امن چند‌حزبی (Secure Multi-Party Computation)
  • 19. کاربردهای محاسبات امن چند‌حزبی در یادگیری ماشین
  • 20. مقدمه‌ای بر رمزنگاری همومورفیک (Homomorphic Encryption)
  • 21. رمزنگاری همومورفیک و حفاظت از حریم خصوصی در محاسبات
  • 22. تکنیک‌های رمزگذاری متمایز (Differential Privacy-Preserving Encryption)
  • 23. حریم خصوصی در داده‌های سری زمانی
  • 24. حریم خصوصی در داده‌های مکانی
  • 25. حریم خصوصی در شبکه‌های اجتماعی
  • 26. حریم خصوصی در داده‌های سلامت
  • 27. تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 28. حریم خصوصی در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 29. حریم خصوصی در بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 30. حریم خصوصی در مدل‌های زبان بزرگ (LLM)
  • 31. تکنیک‌های مقابله با حملات عضویت (Membership Inference Attacks)
  • 32. تکنیک‌های مقابله با حملات بازسازی (Reconstruction Attacks)
  • 33. تکنیک‌های مقابله با حملات ویژگی (Attribute Inference Attacks)
  • 34. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین از نظر حریم خصوصی
  • 35. ملاحظات قانونی و اخلاقی در حفاظت از حریم خصوصی داده‌ها
  • 36. قانون حمایت از حریم خصوصی در ایران
  • 37. استانداردهای بین‌المللی حریم خصوصی داده‌ها (GDPR، CCPA)
  • 38. طراحی خطوط لوله یادگیری ماشین با در نظر گرفتن حریم خصوصی
  • 39. ابزارهای متن‌باز برای حفظ حریم خصوصی در یادگیری ماشین
  • 40. بررسی موارد مطالعاتی موفق در حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 41. چالش‌های پیاده‌سازی خطوط لوله یادگیری ماشین با حفظ حریم خصوصی در مقیاس بزرگ
  • 42. بهینه‌سازی عملکرد مدل با حفظ حریم خصوصی
  • 43. تأثیر حفظ حریم خصوصی بر دقت مدل
  • 44. تکنیک‌های کاهش هزینه محاسباتی در یادگیری ماشین با حفظ حریم خصوصی
  • 45. آینده حریم خصوصی در یادگیری ماشین و تحلیل داده
  • 46. روش‌های ترکیبی برای افزایش حریم خصوصی
  • 47. استفاده از هوش مصنوعی مسئولانه (Responsible AI)
  • 48. تأثیر داده‌های نامتعادل بر حریم خصوصی
  • 49. راهکارهای مقابله با سوگیری در داده‌ها و حفظ حریم خصوصی
  • 50. ارزیابی و مقایسه تکنیک‌های مختلف حفظ حریم خصوصی
  • 51. تأثیر پارامترهای مختلف بر بودجه حریم خصوصی
  • 52. استفاده از یادگیری تقویتی با حفظ حریم خصوصی
  • 53. تکنیک‌های یادگیری انتقالی با حفظ حریم خصوصی
  • 54. حریم خصوصی در داده‌های حسگر اینترنت اشیا (IoT)
  • 55. تأثیر حجم داده بر استراتژی‌های حفظ حریم خصوصی
  • 56. حریم خصوصی در داده‌های مالی
  • 57. مراحل پیاده‌سازی یک سیستم یادگیری ماشین با تمرکز بر حریم خصوصی
  • 58. معماری‌های امن برای ذخیره‌سازی و پردازش داده‌های حساس
  • 59. تکنیک‌های ممیزی و نظارت بر خطوط لوله یادگیری ماشین با حفظ حریم خصوصی

📚 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.