, ,

کتاب رهایی از فریبکاری هوش مصنوعی: تشخیص پیشرفته چهره‌های واقعی، دیپ‌فیک و جراحی پلاستیک با EfficientNet

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 رهایی از فریبکاری هوش مصنوعی: تشخیص پیشرفته چهره‌های واقعی، دیپ‌فیک و جراحی پلاستیک با EfficientNet

موضوع کلی: آشنایی با چالش‌های امنیتی و اخلاقی هوش مصنوعی

موضوع میانی: مقابله با تهدیدات دیپ‌فیک و دستکاری چهره با هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و چالش‌های امنیتی آن
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
  • 3. آشنایی با شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN)
  • 4. مروری بر معماری EfficientNet و مزایای آن
  • 5. دیپ‌فیک چیست؟ تهدیدها و کاربردهای آن
  • 6. انواع تکنیک‌های تولید دیپ‌فیک (FaceSwap, DeepFaceLab)
  • 7. دستکاری چهره با جراحی پلاستیک و تاثیر آن بر تشخیص
  • 8. اهمیت تشخیص چهره‌های دستکاری شده در دنیای امروز
  • 9. اخلاق در هوش مصنوعی: ملاحظات تشخیص دیپ‌فیک
  • 10. جمع‌آوری و آماده‌سازی مجموعه داده برای آموزش مدل
  • 11. مروری بر مجموعه داده‌های موجود برای تشخیص دیپ‌فیک
  • 12. تکنیک‌های پیش‌پردازش تصویر برای بهبود عملکرد مدل
  • 13. افزایش داده‌ها (Data Augmentation) برای مقابله با کمبود داده
  • 14. پیاده‌سازی EfficientNet با کتابخانه TensorFlow/Keras
  • 15. تنظیم دقیق هایپرپارامترهای EfficientNet
  • 16. معماری EfficientNet-B0: بررسی لایه‌ها و عملکرد
  • 17. معماری EfficientNet-B1 تا B7: مقایسه و انتخاب مناسب
  • 18. انتقال یادگیری (Transfer Learning) و استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 19. آموزش مدل EfficientNet برای تشخیص چهره واقعی
  • 20. آموزش مدل EfficientNet برای تشخیص دیپ‌فیک
  • 21. آموزش مدل EfficientNet برای تشخیص چهره جراحی‌شده
  • 22. ارزیابی عملکرد مدل با استفاده از معیارهای دقت (Accuracy)
  • 23. ارزیابی عملکرد مدل با استفاده از معیارهای Precision و Recall
  • 24. ارزیابی عملکرد مدل با استفاده از معیار F1-Score
  • 25. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix) و تحلیل نتایج
  • 26. منحنی ROC و AUC برای ارزیابی جامع عملکرد مدل
  • 27. روش‌های جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting) در آموزش مدل
  • 28. روش‌های تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
  • 29. استفاده از وزن‌دهی کلاس (Class Weighting) برای داده‌های نامتوازن
  • 30. Regularization techniques (L1, L2) for model generalization
  • 31. Dropout layers for preventing overfitting in EfficientNet
  • 32. Batch normalization for faster and stable training
  • 33. Early stopping for preventing overfitting
  • 34. تکنیک‌های visualization مدل EfficientNet (Grad-CAM)
  • 35. تحلیل ویژگی‌های یادگرفته شده توسط EfficientNet
  • 36. شناسایی الگوهای موجود در دیپ‌فیک‌ها توسط EfficientNet
  • 37. شناسایی الگوهای موجود در چهره‌های جراحی‌شده توسط EfficientNet
  • 38. استفاده از تکنیک‌های ensemble learning برای بهبود دقت
  • 39. ترکیب EfficientNet با مدل‌های دیگر (CNN, Transformer)
  • 40. بررسی معماری‌های جایگزین برای تشخیص دیپ‌فیک (Xception, ResNet)
  • 41. مقایسه EfficientNet با معماری‌های دیگر در زمینه تشخیص دیپ‌فیک
  • 42. بهینه‌سازی مدل برای استفاده در دستگاه‌های با منابع محدود (MobileNet)
  • 43. Quantization and Pruning techniques for model compression
  • 44. Deployment of the EfficientNet model on cloud platforms (AWS, Google Cloud)
  • 45. Deployment of the EfficientNet model on edge devices (Raspberry Pi)
  • 46. ساخت یک API برای ارائه سرویس تشخیص چهره دستکاری شده
  • 47. استفاده از فریم‌ورک Flask/FastAPI برای ساخت API
  • 48. امنیت API و جلوگیری از حملات سایبری
  • 49. مانیتورینگ و لاگینگ API برای عیب‌یابی و بهبود
  • 50. بررسی حملات Adversarial و روش‌های مقابله با آنها
  • 51. Defensive Distillation برای مقاوم‌سازی مدل در برابر حملات Adversarial
  • 52. آینده تشخیص دیپ‌فیک و هوش مصنوعی قابل اعتماد
  • 53. استفاده از تکنیک‌های تشخیص forensic برای تایید اصالت تصویر
  • 54. مروری بر استانداردهای بین‌المللی در زمینه تشخیص دیپ‌فیک
  • 55. قوانین و مقررات مربوط به دیپ‌فیک و مسئولیت‌های قانونی
  • 56. آموزش سواد رسانه‌ای برای تشخیص دیپ‌فیک
  • 57. اثرات روانی و اجتماعی دیپ‌فیک بر افراد و جامعه
  • 58. نقش رسانه‌ها در انتشار و مقابله با دیپ‌فیک
  • 59. استفاده از بلاک‌چین برای تایید اصالت محتوا
  • 60. واترمارکینگ دیجیتال و روش‌های تشخیص دستکاری تصویر
  • 61. توسعه ابزارهای تشخیص دیپ‌فیک برای عموم مردم
  • 62. اعتبارسنجی منابع خبری و اطلاعات آنلاین
  • 63. آزمایش عملی: تشخیص دیپ‌فیک در تصاویر و ویدیوهای واقعی
  • 64. آزمایش عملی: ارزیابی اثر جراحی پلاستیک بر سیستم‌های تشخیص چهره
  • 65. آزمایش عملی: ساخت و آموزش یک مدل تشخیص دیپ‌فیک ساده
  • 66. آزمایش عملی: استفاده از تکنیک‌های افزایشی داده در یک پروژه تشخیص دیپ‌فیک
  • 67. آزمایش عملی: مقایسه عملکرد EfficientNet با سایر مدل‌ها
  • 68. آزمایش عملی: تنظیم هایپرپارامترها برای بهبود عملکرد EfficientNet
  • 69. آزمایش عملی: پیاده‌سازی انتقال یادگیری با EfficientNet
  • 70. آزمایش عملی: استفاده از Grad-CAM برای تفسیر نتایج مدل
  • 71. آزمایش عملی: بهینه‌سازی مدل برای دستگاه‌های موبایل
  • 72. آزمایش عملی: ساخت یک API تشخیص دیپ‌فیک
  • 73. آزمایش عملی: مقابله با حملات Adversarial
  • 74. مقدمه‌ای بر شبکه‌های مولد متخاصم (GANs)
  • 75. استفاده از GANs برای تولید داده‌های مصنوعی دیپ‌فیک
  • 76. تشخیص دیپ‌فیک‌های تولید شده توسط GANs
  • 77. استفاده از ترنسفورمرها (Transformers) در تشخیص دیپ‌فیک
  • 78. مروری بر مدل‌های ترنسفورمر (BERT, ViT) و کاربرد آنها
  • 79. مقایسه عملکرد ترنسفورمرها و EfficientNet در تشخیص دیپ‌فیک
  • 80. بررسی محدودیت‌های مدل‌های تشخیص دیپ‌فیک فعلی
  • 81. تحقیقات جدید در زمینه تشخیص دیپ‌فیک و دستکاری چهره
  • 82. پیش‌بینی آینده فناوری تشخیص دیپ‌فیک
  • 83. ملاحظات قانونی و اخلاقی در توسعه و استفاده از ابزارهای تشخیص دیپ‌فیک
  • 84. نکات کلیدی برای محافظت از خود در برابر دیپ‌فیک
  • 85. منابع و مراجع بیشتر برای مطالعه و تحقیق در زمینه دیپ‌فیک
  • 86. جمع‌بندی و نتیجه‌گیری دوره
  • 87. پرسش و پاسخ
  • 88. ارزیابی نهایی دوره
  • 89. پروژه پایانی: توسعه یک سیستم تشخیص دیپ‌فیک سفارشی
  • 90. ارائه پروژه‌های پایانی و بحث و تبادل نظر
  • 91. بازخورد و ارزیابی دانشجویان از دوره
  • 92. صدور گواهینامه پایان دوره
  • 93. تماس با مربی و پشتیبانی بعد از دوره

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب رهایی از فریبکاری هوش مصنوعی: تشخیص پیشرفته چهره‌های واقعی، دیپ‌فیک و جراحی پلاستیک با EfficientNet”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا