کتاب حریم خصوصی در مدل‌های زبانی برای پردازش داده‌های مربوط به حمل و نقل
, ,

کتاب حریم خصوصی در مدل‌های زبانی برای پردازش داده‌های مربوط به حمل و نقل

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000026921 دسته: , ,

📚 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 حریم خصوصی در مدل‌های زبانی برای پردازش داده‌های مربوط به حمل و نقل

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: امنیت و حریم خصوصی در LLMs

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر حریم خصوصی در هوش مصنوعی
  • 2. مقدمه ای بر مدل های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 3. اهمیت حریم خصوصی در پردازش داده های حمل و نقل
  • 4. تعریف حریم خصوصی داده ها
  • 5. مفاهیم کلیدی حریم خصوصی (ناشناس سازی، نامشخص سازی، ناشناس سازی مجدد)
  • 6. انواع داده های حمل و نقل
  • 7. داده های شخصی در حمل و نقل
  • 8. داده های حساس در حمل و نقل
  • 9. مقررات حریم خصوصی مرتبط با حمل و نقل (مانند GDPR، CCPA)
  • 10. تأثیر LLMs بر حریم خصوصی داده های حمل و نقل
  • 11. چالش های حریم خصوصی در LLMs
  • 12. ریسک های مرتبط با افشای اطلاعات در LLMs
  • 13. ریسک های مرتبط با شناسایی مجدد در LLMs
  • 14. ریسک های مرتبط با سوگیری در LLMs
  • 15. ریسک های مرتبط با دسترسی غیرمجاز به داده ها
  • 16. ریسک های مرتبط با استفاده نادرست از LLMs
  • 17. روش های حفظ حریم خصوصی در LLMs
  • 18. تکنیک های ناشناس سازی داده ها
  • 19. حذف اطلاعات شناسایی کننده (PII)
  • 20. تعمیم (Generalization)
  • 21. جعل (Perturbation)
  • 22. ترکیب (Aggregation)
  • 23. تکنیک های نامشخص سازی داده ها
  • 24. تکنیک های ناشناس سازی مجدد (Re-identification)
  • 25. روش های حفظ حریم خصوصی در مرحله آموزش LLMs
  • 26. یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 27. حفظ حریم خصوصی در یادگیری فدرال
  • 28. یادگیری فدرال برای داده های حمل و نقل
  • 29. حفظ حریم خصوصی تفاضلی (Differential Privacy)
  • 30. مفاهیم حفظ حریم خصوصی تفاضلی
  • 31. پیاده سازی حفظ حریم خصوصی تفاضلی در LLMs
  • 32. تخمین نویز در حفظ حریم خصوصی تفاضلی
  • 33. حفظ حریم خصوصی تفاضلی در مرحله آموزش و استنتاج
  • 34. حفظ حریم خصوصی تفاضلی برای داده های حمل و نقل
  • 35. رمزنگاری همومورفیک (Homomorphic Encryption)
  • 36. مقدمه ای بر رمزنگاری همومورفیک
  • 37. رمزنگاری همومورفیک و LLMs
  • 38. کاربرد رمزنگاری همومورفیک در پردازش داده های حمل و نقل
  • 39. محدودیت های رمزنگاری همومورفیک
  • 40. حفظ حریم خصوصی در زمان استنتاج (Inference)
  • 41. تکنیک های حفظ حریم خصوصی در زمان استنتاج
  • 42. کنترل دسترسی مبتنی بر نقش (RBAC)
  • 43. مدیریت مجوزها
  • 44. ممیزی و نظارت بر دسترسی
  • 45. امنیت داده ها در زمان استنتاج
  • 46. حفظ حریم خصوصی در مدل های تولیدی (Generative Models)
  • 47. حفظ حریم خصوصی در مدل های زبانی مولد
  • 48. تکنیک های حفظ حریم خصوصی برای داده های تولید شده
  • 49. ارزیابی حفظ حریم خصوصی در LLMs
  • 50. معیارهای ارزیابی حفظ حریم خصوصی
  • 51. روش های حمله به حفظ حریم خصوصی
  • 52. آزمایش های نفوذ (Penetration Testing)
  • 53. ارزیابی ریسک حفظ حریم خصوصی
  • 54. مدیریت ریسک حفظ حریم خصوصی
  • 55. قوانین و مقررات مربوط به حریم خصوصی در داده های حمل و نقل
  • 56. قوانین داده های مکانی (Location Data Regulations)
  • 57. قوانین داده های حرکتی (Mobility Data Regulations)
  • 58. قوانین داده های خودرویی (Automotive Data Regulations)
  • 59. مسئولیت پذیری در پردازش داده های حمل و نقل با LLMs
  • 60. نقش ذینفعان (توسعه دهندگان، کاربران، سازمان ها)
  • 61. اصول طراحی مبتنی بر حریم خصوصی (Privacy by Design)
  • 62. اصول عملیات مبتنی بر حریم خصوصی (Privacy by Operations)
  • 63. آموزش و آگاهی کارکنان در مورد حریم خصوصی
  • 64. تدوین سیاست های حریم خصوصی برای LLMs در حمل و نقل
  • 65. چک لیست ها و دستورالعمل های حریم خصوصی
  • 66. مطالعات موردی (Case Studies) در حفظ حریم خصوصی داده های حمل و نقل با LLMs
  • 67. مثال هایی از کاربرد LLMs در حمل و نقل (مانند پیش بینی ترافیک، بهینه سازی مسیر)
  • 68. چالش های حریم خصوصی در این کاربردها
  • 69. راه حل های حریم خصوصی برای این کاربردها
  • 70. آینده حریم خصوصی در LLMs برای داده های حمل و نقل
  • 71. روندهای نوظهور در حفظ حریم خصوصی
  • 72. تحقیقات آینده
  • 73. استانداردهای حریم خصوصی در صنعت حمل و نقل
  • 74. نقش هوش مصنوعی در ارتقاء حریم خصوصی
  • 75. پلتفرم ها و ابزارهای حفظ حریم خصوصی
  • 76. مقایسه رویکردهای مختلف حفظ حریم خصوصی
  • 77. ملاحظات اخلاقی در استفاده از LLMs برای داده های حمل و نقل
  • 78. شفافیت در استفاده از LLMs
  • 79. قابلیت توضیح پذیری (Explainability) مدل ها
  • 80. مسائل مربوط به رضایت (Consent)
  • 81. داده های مصنوعی (Synthetic Data) و حفظ حریم خصوصی
  • 82. تولید داده های مصنوعی با حفظ حریم خصوصی
  • 83. کاربرد داده های مصنوعی در آموزش LLMs حمل و نقل
  • 84. مدیریت چرخه عمر داده ها با رویکرد حریم خصوصی
  • 85. ذخیره سازی امن داده ها
  • 86. حذف امن داده ها
  • 87. دسترسی کنترل شده به داده ها
  • 88. حفظ حریم خصوصی در تجزیه و تحلیل داده های حمل و نقل
  • 89. حفظ حریم خصوصی در پردازش زبان طبیعی (NLP) برای داده های حمل و نقل
  • 90. حفظ حریم خصوصی در مدل های تشخیص گفتار (Speech Recognition) برای حمل و نقل
  • 91. حفظ حریم خصوصی در مدل های ترجمه ماشینی (Machine Translation) برای حمل و نقل
  • 92. حفظ حریم خصوصی در سیستم های توصیه گر (Recommender Systems) برای حمل و نقل
  • 93. حفظ حریم خصوصی در ربات های گفتگو (Chatbots) برای حمل و نقل
  • 94. نقش گواهی نامه ها و انطباق (Certification and Compliance)
  • 95. اهمیت ممیزی های حریم خصوصی
  • 96. آموزش و توسعه مهارت های متخصصان حریم خصوصی در حوزه حمل و نقل
  • 97. همکاری بین المللی در زمینه حریم خصوصی داده های حمل و نقل
  • 98. چالش های قانونی و اجرایی حفظ حریم خصوصی
  • 99. راهکارهای نوآورانه برای حفظ حریم خصوصی
  • 100. نقش جامعه در تضمین حریم خصوصی

📚 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 حریم خصوصی در مدل‌های زبانی برای پردازش داده‌های مربوط به حمل و نقل”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا