دوره حریم خصوصی در داده‌های آموزشی جمع‌آوری شده توسط LLMs همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره حریم خصوصی در داده‌های آموزشی جمع‌آوری شده توسط LLMs

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: امنیت و حریم خصوصی در LLMs

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر حریم خصوصی در داده‌های آموزشی
• 2. اهمیت حفاظت از داده‌های آموزشی
• 3. مفاهیم کلیدی حریم خصوصی در داده‌های آموزشی
• 4. انواع داده‌های آموزشی جمع‌آوری شده توسط LLMs
• 5. نقش LLMs در پردازش داده‌های آموزشی
• 6. چالش‌های حریم خصوصی در LLMs
• 7. قوانین و مقررات حریم خصوصی در ایران (کلیات)
• 8. آیین‌نامهٔ ساماندهی محتوای دیجیتال و حریم خصوصی
• 9. مصوبات شورای عالی انقلاب فرهنگی مرتبط با داده‌ها
• 10. حدود شرعی مرتبط با حفظ اطلاعات
• 11. تعهدات قانونی توسعه‌دهندگان LLMs
• 12. مسئولیت‌پذیری در قبال داده‌های آموزشی
• 13. شفافیت در جمع‌آوری و استفاده از داده‌ها
• 14. رضایت‌مندی کاربران در زمینه داده‌ها
• 15. داده‌های حساس و طبقه‌بندی آن‌ها
• 16. تکنیک‌های ناشناس‌سازی داده‌ها
• 17. امنیت داده‌ها در برابر دسترسی غیرمجاز
• 18. رمزنگاری داده‌ها در حالت ذخیره و انتقال
• 19. کنترل دسترسی به داده‌های آموزشی
• 20. مدیریت چرخه عمر داده‌های آموزشی
• 21. حذف امن داده‌ها
• 22. حریم خصوصی تفکیک‌پذیر (Differential Privacy)
• 23. مفاهیم اولیه تفکیک‌پذیری
• 24. کاربرد تفکیک‌پذیری در LLMs
• 25. مثال‌هایی از تفکیک‌پذیری در عمل
• 26. حریم خصوصی حفظ‌کننده (Privacy-Preserving)
• 27. یادگیری فدرال (Federated Learning)
• 28. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال
• 29. کاربرد یادگیری فدرال در آموزش
• 30. مزایای یادگیری فدرال برای حریم خصوصی
• 31. چالش‌های یادگیری فدرال
• 32. یادگیری ترکیبی (Federated Learning)
• 33. ملاحظات اخلاقی در جمع‌آوری داده‌ها
• 34. اصول اخلاقی در توسعه LLMs
• 35. رفتار منصفانه LLMs
• 36. جلوگیری از سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 37. شناسایی و کاهش سوگیری‌های جنسیتی
• 38. شناسایی و کاهش سوگیری‌های نژادی
• 39. شناسایی و کاهش سوگیری‌های قومیتی
• 40. حفاظت از داده‌های کودکان و نوجوانان
• 41. قوانین حفاظت از داده‌های کودکان
• 42. استفاده از داده‌های کودکان در LLMs
• 43. راهکارهای فنی برای حفاظت از داده‌های کودکان
• 44. حریم خصوصی در آموزش از راه دور
• 45. پلتفرم‌های آموزش از راه دور و داده‌ها
• 46. جمع‌آوری داده‌ها در کلاس‌های مجازی
• 47. حفاظت از داده‌های معلمان و دانش‌آموزان
• 48. مسائل حقوقی در آموزش از راه دور
• 49. حریم خصوصی در ارزیابی‌های آنلاین
• 50. تکنیک‌های ارزیابی مبتنی بر داده
• 51. حفاظت از نتایج آزمون‌ها
• 52. مسئولیت مدیران آموزشی در قبال داده‌ها
• 53. حریم خصوصی در محتوای آموزشی تولید شده
• 54. بررسی محتوای تولیدی LLMs از منظر حریم خصوصی
• 55. مسئولیت خالق محتوا
• 56. حریم خصوصی در داده‌های ورودی کاربران
• 57. توصیه‌هایی برای کاربران در خصوص داده‌های ورودی
• 58. خطرات افشای اطلاعات شخصی
• 59. حریم خصوصی در مدل‌های زبانی بزرگ
• 60. معماری مدل‌های زبانی و حریم خصوصی
• 61. آموزش مدل‌ها و حفظ حریم خصوصی
• 62. تکنیک‌های پس از آموزش برای حفاظت از حریم خصوصی
• 63. محدودیت‌های حریم خصوصی در LLMs
• 64. توازن بین کاربرد و حریم خصوصی
• 65. ارزیابی ریسک حریم خصوصی
• 66. روش‌های ارزیابی ریسک
• 67. مدیریت ریسک حریم خصوصی
• 68. استراتژی‌های کاهش ریسک
• 69. حریم خصوصی در داده‌های متنی
• 70. تحلیل داده‌های متنی و حفظ حریم خصوصی
• 71. جلوگیری از بازشناسی افراد در متن
• 72. حریم خصوصی در داده‌های صوتی و تصویری
• 73. پردازش داده‌های صوتی و تصویری
• 74. حفاظت از هویت در داده‌های چندرسانه‌ای
• 75. حریم خصوصی در تحقیقات آموزشی
• 76. اصول اخلاقی در تحقیقات داده‌محور
• 77. کسب رضایت آگاهانه در تحقیقات
• 78. حفاظت از داده‌های شرکت‌کنندگان تحقیق
• 79. حریم خصوصی در هوش مصنوعی آموزشی
• 80. کاربردهای هوش مصنوعی در آموزش
• 81. چالش‌های حریم خصوصی در هوش مصنوعی آموزشی
• 82. توسعه مسئولانه هوش مصنوعی آموزشی
• 83. ملاحظات فقهی در داده‌های آموزشی
• 84. دیدگاه اسلام در مورد حفظ اسرار
• 85. احکام فقهی مرتبط با اطلاعات
• 86. حفظ آبروی افراد در فضای دیجیتال
• 87. حریم خصوصی در تراکنش‌های مالی آموزشی
• 88. داده‌های پرداخت و حفاظت از آن‌ها
• 89. قوانین مربوط به تراکنش‌های الکترونیکی
• 90. حفاظت از اطلاعات مالی کاربران
• 91. حریم خصوصی در سیستم‌های توصیه‌گر آموزشی
• 92. الگوریتم‌های توصیه‌گر و داده‌ها
• 93. حفاظت از سابقه یادگیری کاربران
• 94. تأثیر توصیه‌گرها بر انتخاب‌های آموزشی
• 95. حریم خصوصی در تحلیل رفتاری دانش‌آموزان
• 96. جمع‌آوری و تحلیل الگوهای رفتاری
• 97. استفاده اخلاقی از تحلیل رفتاری
• 98. مقررات مربوط به تحلیل رفتاری
• 99. حریم خصوصی در داده‌های مکانی آموزشی
• 100. استفاده از داده‌های موقعیت مکانی