اکسپرس 24
کتاب پیاده‌سازی یادگیری فدرال در دستگاه‌های لبه: رویکردی عملی

کتاب پیاده‌سازی یادگیری فدرال در دستگاه‌های لبه: رویکردی عملی

تگ‌ها: پیاده‌سازی یادگیری فدرال دستگاه‌های لبه فدرال لرنینگ محاسبات لبه هوش مصنوعی هوش مصنوعی توزیع‌شده یادگیری توزیع‌شده یادگیری فدرال یادگیری ماشین یادگیری ماشین لبه

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 پیاده‌سازی یادگیری فدرال در دستگاه‌های لبه: رویکردی عملی

موضوع کلی: یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

موضوع میانی: محاسبات توزیع‌شده و یادگیری فدرال

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال
  • 2. مروری بر یادگیری ماشین توزیع‌شده
  • 3. چالش‌های یادگیری متمرکز و ضرورت یادگیری فدرال
  • 4. معماری کلی سیستم‌های یادگیری فدرال
  • 5. مفاهیم کلیدی در یادگیری فدرال: حریم خصوصی، ارتباطات، و محاسبات
  • 6. مجموعه داده‌های غیر یکسان و توزیع ناهمگن داده‌ها
  • 7. الگوریتم‌های اصلی یادگیری فدرال: FedAvg، FedProx، و FedAdam
  • 8. بهینه‌سازی ارتباطات در یادگیری فدرال
  • 9. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل برای کاهش پهنای باند
  • 10. حریم خصوصی دیفرانسیل در یادگیری فدرال
  • 11. محاسبات امن چندجانبه (MPC) در یادگیری فدرال
  • 12. یادگیری فدرال مقاوم در برابر حملات خصمانه
  • 13. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری فدرال
  • 14. پیاده‌سازی یادگیری فدرال با استفاده از TensorFlow Federated
  • 15. پیاده‌سازی یادگیری فدرال با استفاده از PySyft
  • 16. یادگیری فدرال در محیط‌های IoT
  • 17. یادگیری فدرال در شبکه‌های بی‌سیم
  • 18. یادگیری فدرال برای پردازش زبان طبیعی
  • 19. یادگیری فدرال برای بینایی کامپیوتر
  • 20. یادگیری فدرال برای تشخیص تقلب
  • 21. یادگیری فدرال برای پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 22. یادگیری فدرال برای تشخیص ناهنجاری
  • 23. یادگیری فدرال در سیستم‌های بهداشتی و درمانی
  • 24. یادگیری فدرال در سیستم‌های مالی
  • 25. چالش‌های امنیتی در یادگیری فدرال و راهکارهای مقابله
  • 26. مدیریت منابع در یادگیری فدرال
  • 27. مقایسه یادگیری فدرال با سایر روش‌های یادگیری توزیع‌شده
  • 28. تکنیک‌های افزایش حریم خصوصی در یادگیری فدرال
  • 29. انتخاب مدل مناسب برای یادگیری فدرال
  • 30. تنظیم هایپرپارامترها در یادگیری فدرال
  • 31. تاثیر اندازه دسته‌ای (batch size) بر عملکرد یادگیری فدرال
  • 32. تاثیر نرخ یادگیری بر عملکرد یادگیری فدرال
  • 33. یادگیری فدرال با استفاده از داده‌های مصنوعی
  • 34. یادگیری فدرال با استفاده از یادگیری انتقالی
  • 35. یادگیری فدرال و یادگیری تقویتی
  • 36. یادگیری فدرال و یادگیری خودنظارتی
  • 37. یادگیری فدرال در محیط‌های ناهمزمان
  • 38. یادگیری فدرال با استفاده از رمزنگاری همومورفیک
  • 39. یادگیری فدرال و حاکمیت داده‌ها
  • 40. یادگیری فدرال و مقررات مربوط به حریم خصوصی
  • 41. آینده یادگیری فدرال و چالش‌های پیش رو
  • 42. بهبود مقیاس‌پذیری یادگیری فدرال
  • 43. یادگیری فدرال و یادگیری چندوظیفه‌ای
  • 44. استفاده از یادگیری فدرال در دستگاه‌های موبایل
  • 45. یادگیری فدرال و لبه محاسبات (Edge Computing)
  • 46. بهینه‌سازی مصرف انرژی در یادگیری فدرال
  • 47. یادگیری فدرال مقاوم در برابر داده‌های مسموم
  • 48. یادگیری فدرال با استفاده از الگوریتم‌های جمع‌آوری (Aggregation Algorithms)
  • 49. یادگیری فدرال و تشخیص حملات سایبری
  • 50. بررسی موردی: پیاده‌سازی یادگیری فدرال در یک کاربرد واقعی
  • 51. تست و دیباگینگ سیستم‌های یادگیری فدرال
  • 52. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ در یادگیری فدرال
  • 53. یادگیری فدرال و یادگیری فعال
  • 54. یادگیری فدرال و یادگیری افزایشی
  • 55. یادگیری فدرال و یادگیری مبتنی بر دانش
  • 56. یادگیری فدرال و یادگیری عمیق
  • 57. یادگیری فدرال و شبکه‌های عصبی گراف
  • 58. یادگیری فدرال و ماشین‌های بردار پشتیبان
  • 59. یادگیری فدرال و درخت‌های تصمیم‌گیری
  • 60. یادگیری فدرال و خوشه‌بندی
  • 61. یادگیری فدرال و کاهش ابعاد
  • 62. یادگیری فدرال و انتخاب ویژگی
  • 63. یادگیری فدرال و تحلیل بقا
  • 64. یادگیری فدرال و تحلیل احساسات
  • 65. یادگیری فدرال و سیستم‌های توصیه‌گر
  • 66. یادگیری فدرال و تشخیص الگو
  • 67. یادگیری فدرال و پردازش تصویر پزشکی
  • 68. یادگیری فدرال و پیش‌بینی تقاضا
  • 69. یادگیری فدرال و مدیریت زنجیره تامین
  • 70. یادگیری فدرال و پیش‌بینی قیمت سهام
  • 71. یادگیری فدرال و تشخیص تقلب در کارت‌های اعتباری
  • 72. یادگیری فدرال و پیش‌بینی ترافیک
  • 73. یادگیری فدرال و تشخیص اشیاء در تصاویر
  • 74. یادگیری فدرال و ترجمه ماشینی
  • 75. یادگیری فدرال و خلاصه‌سازی متن
  • 76. یادگیری فدرال و تولید متن
  • 77. یادگیری فدرال و پاسخ به سوال
  • 78. یادگیری فدرال و تولید تصویر
  • 79. یادگیری فدرال و تولید صدا
  • 80. یادگیری فدرال و تشخیص گفتار
  • 81. یادگیری فدرال و پردازش سیگنال
  • 82. یادگیری فدرال و کنترل رباتیک
  • 83. یادگیری فدرال و بازی‌های کامپیوتری
  • 84. یادگیری فدرال و سیستم‌های خبره
  • 85. یادگیری فدرال و سیستم‌های تصمیم‌گیری
  • 86. یادگیری فدرال و سیستم‌های هشدار اولیه
  • 87. یادگیری فدرال و سیستم‌های پیش‌بینی خطر
  • 88. یادگیری فدرال و سیستم‌های کنترل کیفیت
  • 89. یادگیری فدرال و سیستم‌های تشخیص خطا
  • 90. یادگیری فدرال و سیستم‌های بهینه‌سازی
  • 91. یادگیری فدرال و سیستم‌های شبیه‌سازی
  • 92. یادگیری فدرال و سیستم‌های مدل‌سازی
  • 93. یادگیری فدرال و سیستم‌های تحلیل داده
  • 94. یادگیری فدرال و سیستم‌های مدیریت دانش
  • 95. یادگیری فدرال و سیستم‌های پشتیبانی تصمیم

📚 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.