کتاب یادگیری فدرال با حفظ حریم خصوصی تفاضلی: از تئوری تا پیاده‌سازی

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 فدرال با حفظ حریم خصوصی تفاضلی: از تئوری تا پیاده‌سازی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری ماشین توزیع شده و حفظ حریم خصوصی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال: مفاهیم و کاربردها
  • 2. چالش‌های یادگیری متمرکز و ضرورت یادگیری فدرال
  • 3. معماری کلی سیستم‌های یادگیری فدرال
  • 4. بررسی انواع داده‌ها در یادگیری فدرال (IID و Non-IID)
  • 5. مراحل اصلی آموزش یک مدل با یادگیری فدرال
  • 6. معرفی حفظ حریم خصوصی تفاضلی (Differential Privacy)
  • 7. مفاهیم پایه حفظ حریم خصوصی تفاضلی: ε و δ
  • 8. مکانیسم‌های اصلی حفظ حریم خصوصی تفاضلی (مانند Laplace و Gaussian)
  • 9. حفظ حریم خصوصی تفاضلی در یادگیری فدرال: چالش‌ها و راهکارها
  • 10. اضافه کردن نویز به گرادیان‌ها در یادگیری فدرال
  • 11. حفظ حریم خصوصی تفاضلی در جمع‌آوری مدل‌ها
  • 12. تکنیک‌های پیشرفته حفظ حریم خصوصی تفاضلی: Clipping و Aggregation
  • 13. بررسی الگوریتم‌های بهینه‌سازی برای یادگیری فدرال با حفظ حریم خصوصی
  • 14. مقایسه الگوریتم‌های مختلف حفظ حریم خصوصی تفاضلی در یادگیری فدرال
  • 15. ارزیابی عملکرد مدل‌های آموزش‌دیده با یادگیری فدرال و حفظ حریم خصوصی
  • 16. معیارهای ارزیابی در یادگیری فدرال (Accuracy، Precision، Recall و...)
  • 17. تاثیر پارامترهای حفظ حریم خصوصی بر عملکرد مدل
  • 18. بررسی اثرات Non-IID بودن داده‌ها بر حفظ حریم خصوصی
  • 19. روش‌های کاهش اثرات Non-IID بودن داده‌ها
  • 20. بهینه‌سازی مصرف انرژی و پهنای باند در یادگیری فدرال
  • 21. یادگیری فدرال در محیط‌های ناهمگن (Heterogeneous Systems)
  • 22. یادگیری فدرال با استفاده از رمزنگاری همومورفیک (Homomorphic Encryption)
  • 23. یادگیری فدرال با استفاده از محاسبات چندجانبه امن (Secure Multi-Party Computation)
  • 24. آشنایی با چارچوب‌های نرم‌افزاری یادگیری فدرال (TensorFlow Federated، PySyft)
  • 25. پیاده‌سازی یک مدل یادگیری فدرال ساده با TensorFlow Federated
  • 26. پیاده‌سازی یک مدل یادگیری فدرال با حفظ حریم خصوصی تفاضلی با PySyft
  • 27. بررسی حملات و تهدیدات امنیتی در یادگیری فدرال
  • 28. روش‌های مقابله با حملات مدل‌زنی (Model Poisoning Attacks)
  • 29. روش‌های مقابله با حملات استنتاج حریم خصوصی (Privacy Inference Attacks)
  • 30. یادگیری فدرال در کاربردهای خاص: مراقبت‌های بهداشتی
  • 31. یادگیری فدرال در کاربردهای خاص: تشخیص تقلب
  • 32. یادگیری فدرال در کاربردهای خاص: پردازش زبان طبیعی
  • 33. یادگیری فدرال در کاربردهای خاص: اینترنت اشیا (IoT)
  • 34. آینده یادگیری فدرال و حفظ حریم خصوصی
  • 35. بررسی مقالات و تحقیقات جدید در زمینه یادگیری فدرال و حفظ حریم خصوصی
  • 36. چالش‌های پیش روی تجاری‌سازی یادگیری فدرال
  • 37. ملاحظات قانونی و اخلاقی در استفاده از یادگیری فدرال
  • 38. بررسی استانداردهای مربوط به حفظ حریم خصوصی در یادگیری فدرال
  • 39. استفاده از یادگیری فدرال برای آموزش مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
  • 40. یادگیری فدرال و یادگیری تقویتی توزیع شده
  • 41. یادگیری فدرال و انتقال یادگیری (Transfer Learning)
  • 42. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل برای یادگیری فدرال
  • 43. یادگیری فدرال شخصی‌سازی شده (Personalized Federated Learning)
  • 44. یادگیری فدرال با استفاده از بلاک‌چین (Blockchain)

📚 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.