دوره تضمین صحت و امنیت مدل‌های یادگیری عمیق با رویکردهای صوری همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تضمین صحت و امنیت مدل‌های یادگیری عمیق با رویکردهای صوری

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: تأییدپذیری و امنیت شبکه‌های عصبی عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی
• 2. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی عمیق
• 3. معماری‌های پرکاربرد شبکه‌های عصبی
• 4. توابع فعال‌سازی و بهینه‌سازی
• 5. روش‌های آموزش شبکه‌های عصبی
• 6. مفاهیم اولیه تأییدپذیری صوری
• 7. منطق گزاره‌ای و منطق مرتبه اول
• 8. سیستم‌های اثبات قضیه خودکار
• 9. مقدمه‌ای بر تأیید صوری نرم‌افزار
• 10. تأیید صوری در حوزه سیستم‌های توکار
• 11. چالش‌های تأیید صوری مدل‌های یادگیری عمیق
• 12. مفهوم صحت (Soundness) در گواه‌گرهای DNN
• 13. تعریف گواه‌گرهای DNN
• 14. نیازمندی‌های صحت برای گواه‌گرهای DNN
• 15. روش‌های اثبات صحت گواه‌گرها
• 16. استفاده از ابزارهای SMT برای اثبات صحت
• 17. تکنیک‌های محدودسازی (Constraint Solving)
• 18. مدل‌سازی شبکه‌های عصبی در چارچوب منطقی
• 19. تبدیل شبکه‌های عصبی به عبارات منطقی
• 20. تحلیل ایمنی (Robustness Analysis) شبکه‌های عصبی
• 21. تضمین ایمنی در برابر حملات تخاصمی (Adversarial Attacks)
• 22. روش‌های رسمی برای تحلیل ایمنی
• 23. تأییدپذیری ایمنی در شبکه‌های عصبی
• 24. مفاهیم اولیه امنیت سایبری در هوش مصنوعی
• 25. حملات رایج به مدل‌های یادگیری عمیق
• 26. تکنیک‌های دفاع در برابر حملات تخاصمی
• 27. ارزیابی امنیتی مدل‌های یادگیری عمیق
• 28. مفهوم قابلیت اطمینان (Reliability) در هوش مصنوعی
• 29. تأییدپذیری قابلیت اطمینان مدل‌ها
• 30. روش‌های صوری برای ارزیابی قابلیت اطمینان
• 31. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
• 32. کاربرد یادگیری تقویتی در سیستم‌های امنیتی
• 33. تأییدپذیری در سیستم‌های یادگیری تقویتی
• 34. مفهوم تفسیرپذیری (Interpretability) مدل‌ها
• 35. تأییدپذیری تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق
• 36. روش‌های صوری برای افزایش تفسیرپذیری
• 37. تحلیل خطا و ریشه‌یابی در مدل‌های یادگیری عمیق
• 38. تأییدپذیری صحت تحلیل خطا
• 39. کاربرد تأیید صوری در تشخیص ناهنجاری
• 40. تأییدپذیری صحت الگوریتم‌های تشخیص ناهنجاری
• 41. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال (Federated Learning)
• 42. چالش‌های امنیتی و تأییدپذیری در یادگیری فدرال
• 43. روش‌های صوری برای تأیید امنیت یادگیری فدرال
• 44. تأییدپذیری در شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 45. تأییدپذیری در شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 46. تأییدپذیری در مدل‌های ترنسفورمر
• 47. کاربرد تأیید صوری در سیستم‌های تشخیص نفوذ
• 48. تأییدپذیری صحت سیستم‌های تشخیص نفوذ
• 49. مقدمه‌ای بر بلاکچین و قراردادهای هوشمند
• 50. تأییدپذیری قراردادهای هوشمند
• 51. کاربرد تأیید صوری در تأمین امنیت بلاکچین
• 52. مباحث پیشرفته در تأیید صوری شبکه‌های عصبی
• 53. مدل‌سازی عدم قطعیت در شبکه‌های عصبی
• 54. تأییدپذیری مدل‌های احتمالی
• 55. کاربرد تأیید صوری در سیستم‌های خودران
• 56. تأییدپذیری صحت سیستم‌های خودران
• 57. مقدمه‌ای بر اخلاق در هوش مصنوعی
• 58. تأییدپذیری جنبه‌های اخلاقی مدل‌ها
• 59. روش‌های صوری برای تضمین عدالت (Fairness)
• 60. تأییدپذیری عدالت در مدل‌های یادگیری ماشین
• 61. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 62. تأییدپذیری مدل‌های NLP
• 63. کاربرد تأیید صوری در تحلیل امنیتی متون
• 64. تأییدپذیری در سیستم‌های توصیه‌گر
• 65. چالش‌های تأییدپذیری در داده‌های بزرگ
• 66. روش‌های مقیاس‌پذیر برای تأیید صوری
• 67. کاربرد تأیید صوری در تحلیل ریسک سایبری
• 68. تأییدپذیری صحت مدل‌های پیش‌بینی ریسک
• 69. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق مولد (Generative Deep Learning)
• 70. تأییدپذیری خروجی مدل‌های مولد
• 71. کاربرد تأیید صوری در تشخیص محتوای جعلی
• 72. تأییدپذیری در شبکه‌های عصبی گراف (GNN)
• 73. تأییدپذیری صحت الگوریتم‌های GNN
• 74. مقدمه‌ای بر امنیت داده‌ها در هوش مصنوعی
• 75. تأییدپذیری حفظ حریم خصوصی (Privacy Preservation)
• 76. روش‌های صوری برای تضمین محرمانگی داده‌ها
• 77. تأییدپذیری در سیستم‌های تشخیص چهره
• 78. تأییدپذیری در سیستم‌های پردازش گفتار
• 79. مقدمه‌ای بر یادگیری فعال (Active Learning)
• 80. تأییدپذیری در فرآیند انتخاب داده
• 81. کاربرد تأیید صوری در اعتبارسنجی مدل‌ها
• 82. تأییدپذیری صحت فرآیندهای اعتبارسنجی
• 83. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی عمیق
• 84. تأییدپذیری در محیط‌های پویا
• 85. چالش‌های تأییدپذیری در سیستم‌های پیچیده
• 86. روش‌های ترکیبی تأیید صوری و تست
• 87. کاربرد تأیید صوری در ارزیابی جامع مدل‌ها
• 88. مباحث اخیر در تأییدپذیری و امنیت DNN
• 89. تأییدپذیری مدل‌های یادگیری عمیق در ایران
• 90. چالش‌های پیاده‌سازی تأیید صوری در صنعت
• 91. رویکردهای آینده در تضمین صحت و امنیت DNN