سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب Locket: تکنیک قفل‌گذاری مقاوم و مقیاس‌پذیر برای مدل‌های زبانی - راهی نوین برای کسب درآمد از هوش مصنوعی

کتاب Locket: تکنیک قفل‌گذاری مقاوم و مقیاس‌پذیر برای مدل‌های زبانی - راهی نوین برای کسب درآمد از هوش مصنوعی

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

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب Locket: تکنیک قفل‌گذاری مقاوم و مقیاس‌پذیر برای مدل‌های زبانی - راهی نوین برای کسب درآمد از هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تکنیک‌های قفل‌گذاری و کسب درآمد از مدل‌های زبانی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. انقلاب هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 2. قابلیت‌ها و پتانسیل‌های بی‌نظیر LLMs
  • 3. چالش‌های مدیریت، کنترل و امنیت در LLMs
  • 4. مفهوم کسب درآمد از خدمات مدل‌های زبانی
  • 5. ضرورت قفل‌گذاری قابلیت‌ها برای تجاری‌سازی
  • 6. معرفی Locket: رویکردی نوین برای کنترل قابلیت‌ها
  • 7. ویژگی‌های کلیدی Locket: مقاومت و مقیاس‌پذیری
  • 8. نقشه راه دوره: از مفاهیم تا پیاده‌سازی و درآمدزایی
  • 9. معماری ترانسفورمر: قلب تپنده LLMs
  • 10. مکانیسم Self-Attention و اهمیت آن
  • 11. فرایند Pre-training و Fine-tuning مدل‌های بزرگ
  • 12. انواع مدل‌های زبانی: از GPT تا BERT
  • 13. مشکلات امنیتی: نشت داده، سوءاستفاده از قابلیت‌ها
  • 14. محدودیت‌های کنترل دسترسی APIهای سنتی
  • 15. حملات Prompt Injection و دور زدن دستورالعمل‌ها
  • 16. حملات Model Extraction و سرقت دانش مدل
  • 17. مفهوم "قابلیت‌های نهان" در ساختار LLMs
  • 18. چالش شناسایی و ردیابی استفاده غیرمجاز
  • 19. نیاز به یک لایه امنیتی عمیق‌تر در LLMs
  • 20. تفاوت حفاظت داده با حفاظت قابلیت در LLMs
  • 21. تعریف عملی "قابلیت" در بستر LLMs (مثلاً خلاصه‌سازی، ترجمه)
  • 22. دلایل استراتژیک برای قفل‌گذاری قابلیت‌های LLM
  • 23. مقایسه با روش‌های قدیمی کنترل دسترسی (API Keys)
  • 24. مفهوم Watermarking در LLMs: مقدمه‌ای بر پنهان‌سازی
  • 25. چرا Watermarking به تنهایی کافی نیست؟
  • 26. معرفی Locket به عنوان یک تکنیک Feature-Locking
  • 27. اهداف طراحی Locket: امنیت، کنترل، و تجاری‌سازی
  • 28. اصول نهفته در طراحی یک سیستم قفل‌گذاری مقاوم
  • 29. مفهوم "سیگنال قفل" و نحوه تعبیه آن
  • 30. تفاوت قفل‌گذاری با رمزنگاری: نگاهی عمیق‌تر
  • 31. چهارچوب معماری Locket: اجزا و ارتباطات
  • 32. نقش "ماژول قفل‌گذاری" (Locking Module) در Locket
  • 33. تزریق سیگنال قفل در لایه‌های میانی مدل
  • 34. استفاده از Embeddings اختصاصی برای حمل سیگنال قفل
  • 35. روش‌های تغییر و دستکاری وزن‌های مدل برای قفل‌گذاری
  • 36. مفهوم "فضای نهان قفل شده" (Locked Latent Space)
  • 37. جزئیات مکانیسم Obfuscation برای پنهان‌سازی قفل
  • 38. تأثیر قفل‌گذاری بر فرآیند تولید خروجی مدل
  • 39. طراحی "کلید" قفل: رمزنگاری و مدیریت آن
  • 40. مراحل تشخیص و اعتبارسنجی قفل توسط سیستم Locket
  • 41. ادغام Locket با معماری‌های ترانسفورمر استاندارد
  • 42. پیاده‌سازی Locket در مدل‌های Decoder-Only (مانند GPT)
  • 43. ملاحظات عملکردی در زمان تزریق و تشخیص قفل
  • 44. رویکردهای Locket برای قابلیت‌های چندگانه
  • 45. بررسی سربار محاسباتی ناشی از مکانیسم Locket
  • 46. تعریف "مقاومت" Locket در برابر حملات
  • 47. سناریوهای حملات رایج برای دور زدن قفل
  • 48. حملات Adversarial Prompting علیه Locket
  • 49. حملات Fine-tuning برای حذف یا غیرفعال کردن قفل
  • 50. حملات Model Distillation و چالش Locket
  • 51. مقاومت Locket در برابر حملات جعبه سیاه (Black-Box Attacks)
  • 52. مقاومت Locket در برابر حملات جعبه سفید (White-Box Attacks)
  • 53. نقش "نویز" و "انتروپی" در افزایش مقاومت Locket
  • 54. طراحی مکانیسم‌های تشخیص تلاش برای دور زدن قفل
  • 55. تکنیک‌های Hardening برای تقویت Locket
  • 56. چگونگی به‌روزرسانی مکانیسم‌های قفل در برابر حملات جدید
  • 57. تحلیل حساسیت Locket به تغییرات جزئی خروجی
  • 58. مقاومت در برابر ترکیب قابلیت‌ها برای ایجاد یک قابلیت جدید
  • 59. بررسی ارزیابی‌های تجربی مقاومت Locket در مقاله
  • 60. درس‌های آموخته شده از حملات و دفاع در Locket
  • 61. اهمیت مقیاس‌پذیری برای مدل‌های زبانی عظیم
  • 62. چالش‌های قفل‌گذاری تعداد زیادی قابلیت
  • 63. استراتژی‌های Locket برای حفظ مقیاس‌پذیری
  • 64. تأثیر Locket بر زمان استنتاج و Latency
  • 65. بهینه‌سازی مصرف حافظه RAM و GPU در Locket
  • 66. معماری Multi-tenant برای مدیریت قفل‌های متعدد
  • 67. روش‌های توزیع و موازی‌سازی Locket
  • 68. مدیریت و چرخش "کلیدهای" قفل در مقیاس بزرگ
  • 69. مقایسه کارایی Locket با سایر رویکردهای امنیتی
  • 70. چشم‌انداز مقیاس‌پذیری Locket در آینده LLMs
  • 71. ابزارهای مورد نیاز برای پیاده‌سازی Locket (مثلاً PyTorch, TensorFlow)
  • 72. گام‌های اولیه برای اصلاح مدل Pre-trained
  • 73. نحوه تزریق ماژول قفل‌گذاری در مدل
  • 74. آموزش (Fine-tuning) مدل با مکانیسم Locket
  • 75. روش‌های تولید و مدیریت کلیدهای قفل
  • 76. توسعه یک API برای قابلیت‌های قفل شده
  • 77. پیاده‌سازی مکانیزم تشخیص و اعتبارسنجی قفل
  • 78. تست و ارزیابی Locket در محیط آزمایشی
  • 79. مانیتورینگ و لاگ‌برداری از فعالیت‌های قفل شده
  • 80. بهترین روش‌ها برای نگهداری و به‌روزرسانی سیستم Locket
  • 81. ارائه قابلیت‌های Premium و VIP در سرویس‌های LLM
  • 82. مدل API با دسترسی چند سطحی مبتنی بر قابلیت
  • 83. حفاظت از مالکیت فکری مدل‌های Fine-tuned و اختصاصی
  • 84. کنترل دقیق بر تولید محتوای حساس یا اختصاصی
  • 85. تشخیص و جلوگیری از کپی‌برداری غیرمجاز محتوا
  • 86. مدل‌های اشتراکی با قابلیت‌های متفاوت (Basic, Pro, Enterprise)
  • 87. مدل Pay-per-Feature: پرداخت به ازای استفاده از هر قابلیت
  • 88. تجاری‌سازی LLMs در صنایع خاص (مالی، حقوقی، پزشکی)
  • 89. توسعه بازارهای قابلیت (Feature Marketplaces) برای LLMs
  • 90. استراتژی‌های قیمت‌گذاری مبتنی بر ارزش قابلیت‌های قفل شده
  • 91. ایجاد تمایز رقابتی با قابلیت‌های انحصاری Locket-protected
  • 92. کاربرد Locket در پلتفرم‌های Content Moderation
  • 93. مطالعه موردی: کسب درآمد از تولید کد با قابلیت قفل شده
  • 94. مطالعه موردی: حفاظت از خدمات مشاوره‌ای مبتنی بر LLM
  • 95. آینده اقتصاد هوش مصنوعی با Locket به عنوان یک ابزار کلیدی
  • 96. ملاحظات اخلاقی در قفل‌گذاری و محدودسازی قابلیت‌ها
  • 97. مسئولیت‌پذیری در استفاده و اعمال Locket
  • 98. چارچوب‌های حقوقی مالکیت و استفاده از قابلیت‌های هوش مصنوعی
  • 99. مسیرهای تحقیقاتی آینده برای بهبود و گسترش Locket
  • 100. Locket: نقطه عطفی در امنیت و تجاری‌سازی مدل‌های زبانی

📚 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.