دوره مدل‌های زبانی بزرگ: ارزیابی جامع ریسک امنیتی و حریم خصوصی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌های زبانی بزرگ: ارزیابی جامع ریسک امنیتی و حریم خصوصی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: امنیت و حریم خصوصی در LLMs

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ و کاربردهای آن‌ها
• 2. مبانی معماری مدل‌های زبانی بزرگ
• 3. انواع مدل‌های زبانی بزرگ (GPT, BERT, T5 و ...)
• 4. فرآیند آموزش مدل‌های زبانی بزرگ
• 5. داده‌های مورد استفاده در آموزش مدل‌ها
• 6. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های زبانی
• 7. روش‌های ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی
• 8. متریک‌های رایج در ارزیابی مدل‌های زبانی
• 9. ارزیابی مدل‌های زبانی در وظایف تولید متن
• 10. ارزیابی مدل‌های زبانی در وظایف درک مطلب
• 11. ارزیابی مدل‌های زبانی در وظایف ترجمه ماشینی
• 12. ارزیابی مدل‌های زبانی در وظایف خلاصه‌سازی متن
• 13. ریسک‌های امنیتی در مدل‌های زبانی بزرگ
• 14. آسیب‌پذیری‌های مدل‌های زبانی در برابر حملات
• 15. تکنیک‌های حمله به مدل‌های زبانی
• 16. حملات تزریقی (Prompt Injection) در مدل‌های زبانی
• 17. آسیب‌های ناشی از داده‌های سمی در آموزش
• 18. مدل‌های زبانی و انتشار اطلاعات نادرست (Fake News)
• 19. تولید محتوای مضر و نفرت‌پراکن توسط مدل‌ها
• 20. سوگیری‌ها (Bias) در مدل‌های زبانی و پیامدهای آن
• 21. شناسایی و کاهش سوگیری‌های نژادی و جنسیتی
• 22. سوگیری‌های فرهنگی و مذهبی در مدل‌های زبانی
• 23. ریسک‌های حریم خصوصی در مدل‌های زبانی
• 24. استفاده از داده‌های شخصی در آموزش مدل‌ها
• 25. افشای اطلاعات حساس توسط مدل‌های زبانی
• 26. تکنیک‌های حفاظت از حریم خصوصی در مدل‌های زبانی
• 27. حذف اطلاعات شخصی از داده‌های آموزشی
• 28. رمزنگاری و حفظ محرمانگی داده‌ها
• 29. حریم خصوصی در تعامل با مدل‌های زبانی
• 30. مدیریت دسترسی و مجوزها در سامانه‌های مبتنی بر LLM
• 31. مسائل حقوقی و چارچوب‌های قانونی مرتبط با LLM
• 32. قوانین حمایت از داده‌ها و حریم خصوصی
• 33. مصوبات شورای عالی انقلاب فرهنگی در حوزه محتوا
• 34. آیین‌نامه ساماندهی محتوای دیجیتال
• 35. مسئولیت‌پذیری توسعه‌دهندگان LLM
• 36. مسئولیت‌پذیری کاربران LLM
• 37. چارچوب‌های اخلاقی در توسعه و استفاده از LLM
• 38. اخلاق در هوش مصنوعی
• 39. اصول اخلاقی در طراحی و پیاده‌سازی LLM
• 40. پایش و نظارت بر خروجی مدل‌های زبانی
• 41. مکانیزم‌های گزارش‌دهی و اصلاح خطاها
• 42. تدوین دستورالعمل‌های استفاده ایمن از LLM
• 43. آموزش کاربران در خصوص ریسک‌های LLM
• 44. تشخیص محتوای تولید شده توسط LLM
• 45. کاربرد LLM در امنیت سایبری (با رویکرد دفاعی)
• 46. شناسایی حملات سایبری با استفاده از LLM
• 47. کمک به تحلیل لاگ‌ها و رخدادهای امنیتی
• 48. پیشگیری از حملات مبتنی بر مهندسی اجتماعی
• 49. کاربرد LLM در حوزه مالی (با رعایت قوانین)
• 50. تحلیل ریسک اعتباری با LLM (با رویکرد شرعی)
• 51. شناسایی تراکنش‌های مشکوک (با رعایت قوانین)
• 52. مدیریت ریسک در سیستم‌های بانکی مبتنی بر LLM
• 53. کاربرد LLM در حوزه سلامت (با رعایت پروتکل‌ها)
• 54. کمک به تشخیص بیماری‌ها (تحت نظارت پزشک)
• 55. ارائه اطلاعات پزشکی عمومی (غیرتشخیصی)
• 56. مدیریت پرونده‌های الکترونیک سلامت
• 57. کاربرد LLM در حوزه آموزش (مطابق چارچوب رسمی)
• 58. تولید محتوای آموزشی استاندارد
• 59. شخصی‌سازی فرآیندهای یادگیری
• 60. ارزیابی میزان یادگیری دانش‌آموزان
• 61. کاربرد LLM در حوزه حقوقی (با رعایت چارچوب رسمی)
• 62. کمک به جستجوی قوانین و مقررات
• 63. تحلیل اسناد حقوقی (تحت نظارت حقوقدان)
• 64. ارائه اطلاعات حقوقی عمومی
• 65. کاربرد LLM در حوزه رسانه و اطلاع‌رسانی (با رعایت قوانین)
• 66. شناسایی اخبار جعلی و اطلاعات نادرست
• 67. کمک به تولید محتوای خبری مستند
• 68. پایش افکار عمومی (با رعایت حریم خصوصی)
• 69. مدل‌های زبانی و نقش آن‌ها در حکمرانی داده
• 70. امنیت داده‌ها در مدل‌های زبانی
• 71. حاکمیت داده و مسئولیت‌پذیری
• 72. استانداردهای فنی برای امنیت LLM
• 73. تدوین گواهی‌نامه‌ها و مجوزهای لازم
• 74. نقش نهادهای نظارتی در مدیریت LLM
• 75. چالش‌های پیاده‌سازی LLM در سازمان‌ها
• 76. مدیریت تغییر و پذیرش تکنولوژی
• 77. آموزش نیروی انسانی متخصص
• 78. تضمین انطباق با قوانین و مقررات
• 79. آینده مدل‌های زبانی بزرگ و چالش‌های پیش رو
• 80. توسعه مدل‌های زبانی با تمرکز بر امنیت
• 81. ضرورت بومی‌سازی مدل‌های زبانی
• 82. نقش هوش مصنوعی در تحکیم ارزش‌های اسلامی
• 83. تحلیل ریسک‌های اخلاقی در LLM
• 84. مطالعات موردی: پیاده‌سازی موفق LLM در ایران
• 85. درس‌آموخته‌ها از پروژه‌های LLM داخلی
• 86. راهکارهای کاهش ریسک در پیاده‌سازی LLM
• 87. تدوین راهنمای جامع استفاده ایمن از LLM
• 88. اهمیت همکاری بین‌المللی در توسعه LLM (با رویکرد حفظ منافع ملی)
• 89. توسعه مدل‌های زبانی کوچک و کارآمد
• 90. کاربرد LLM در حل مسائل اجتماعی (با رویکرد اسلامی)
• 91. مدل‌های زبانی و توسعه پایدار
• 92. نقش LLM در تحقق اقتصاد مقاومتی
• 93. تولید دانش بومی با استفاده از LLM
• 94. تقویت زیرساخت‌های بومی هوش مصنوعی
• 95. مدیریت ریسک در چرخه عمر LLM
• 96. ارزیابی مداوم امنیتی و حریم خصوصی
• 97. بروزرسانی مدل‌ها و پروتکل‌های امنیتی
• 98. توسعه چارچوب‌های ارزیابی ریسک پویا
• 99. مدل‌های زبانی و آینده پژوهش و فناوری
• 100. هم‌افزایی با سایر حوزه‌های هوش مصنوعی