, ,

کتاب امنیت و حریم خصوصی داده‌های بزرگ در هوش مصنوعی

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 امنیت و حریم خصوصی داده‌های بزرگ در هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدیریت داده‌های بزرگ

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر داده های بزرگ و هوش مصنوعی
  • 2. تعریف داده های بزرگ
  • 3. ویژگی های داده های بزرگ (حجم، سرعت، تنوع، ارزش، صحت)
  • 4. مقدمه ای بر هوش مصنوعی
  • 5. انواع هوش مصنوعی (یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، پردازش زبان طبیعی)
  • 6. ارتباط بین داده های بزرگ و هوش مصنوعی
  • 7. چالش های امنیتی و حریم خصوصی در داده های بزرگ
  • 8. چالش های امنیتی و حریم خصوصی در هوش مصنوعی
  • 9. چالش های امنیتی و حریم خصوصی در تقاطع داده های بزرگ و هوش مصنوعی
  • 10. مفاهیم کلیدی امنیت داده ها
  • 11. اصول CIA (محرمانگی، یکپارچگی، دسترسی پذیری)
  • 12. رمزنگاری (متقارن، نامتقارن، توابع هش)
  • 13. مدیریت کلید
  • 14. کنترل دسترسی (احراز هویت، مجوز)
  • 15. امنیت شبکه
  • 16. امنیت پایگاه داده
  • 17. تشخیص نفوذ
  • 18. پاسخ به حادثه
  • 19. مفاهیم کلیدی حریم خصوصی داده ها
  • 20. قوانین و مقررات حریم خصوصی (GDPR، CCPA)
  • 21. حقوق افراد (حق دسترسی، حق اصلاح، حق فراموش شدن)
  • 22. رضایت و شفافیت
  • 23. ناشناس سازی و شبه ناشناس سازی
  • 24. حریم خصوصی در منبع (Privacy-Preserving Data)
  • 25. امنیت داده های بزرگ
  • 26. چالش های امنیتی خاص داده های بزرگ
  • 27. امنیت ذخیره سازی داده های بزرگ (HDFS، S3)
  • 28. امنیت پردازش داده های بزرگ (Spark، Hadoop)
  • 29. امنیت ابزارهای تحلیل داده های بزرگ (Hive، Pig)
  • 30. امنیت پلتفرم های داده های بزرگ (Cloudera، Hortonworks)
  • 31. امنیت داده های جریانی (Kafka، Kinesis)
  • 32. امنیت داده های ابری (AWS، Azure، GCP)
  • 33. حملات رایج به سیستم های داده های بزرگ
  • 34. حملات انکار سرویس (DoS/DDoS)
  • 35. حملات تزریق (SQL Injection، NoSQL Injection)
  • 36. حملات دسترسی غیرمجاز
  • 37. حملات دستکاری داده ها
  • 38. حملات سرقت اطلاعات
  • 39. حملات به زنجیره تامین نرم افزار
  • 40. امنیت هوش مصنوعی
  • 41. چالش های امنیتی خاص هوش مصنوعی
  • 42. حملات به مدل های یادگیری ماشین (Adversarial Attacks)
  • 43. تزریق داده های مخرب (Data Poisoning)
  • 44. سرقت مدل (Model Extraction/Stealing)
  • 45. حملات انکار سرویس به مدل ها
  • 46. حملات سوگیری (Bias Attacks)
  • 47. حملات به حریم خصوصی در مدل ها (Membership Inference Attacks)
  • 48. حملات به مدل های یادگیری عمیق
  • 49. حملات به پردازش زبان طبیعی
  • 50. امنیت در چرخه عمر مدل هوش مصنوعی
  • 51. امنیت داده های آموزشی
  • 52. امنیت فرآیند آموزش
  • 53. امنیت استقرار مدل
  • 54. امنیت نظارت و نگهداری مدل
  • 55. تکنیک های حفظ حریم خصوصی در داده های بزرگ
  • 56. ناشناس سازی (Anonymization)
  • 57. شبه ناشناس سازی (Pseudonymization)
  • 58. حذف اطلاعات هویتی
  • 59. تعمیم (Generalization)
  • 60. حذف (Suppression)
  • 61. اضافه کردن نویز (Noise Addition)
  • 62. حریم خصوصی تفاضلی (Differential Privacy)
  • 63. مزایا و معایب حریم خصوصی تفاضلی
  • 64. پیاده سازی حریم خصوصی تفاضلی
  • 65. تکنیک های حفظ حریم خصوصی در هوش مصنوعی
  • 66. یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 67. مزایا و معایب یادگیری فدرال
  • 68. پیاده سازی یادگیری فدرال
  • 69. رمزنگاری همومورفیک (Homomorphic Encryption)
  • 70. مزایا و معایب رمزنگاری همومورفیک
  • 71. کاربرد رمزنگاری همومورفیک در هوش مصنوعی
  • 72. محاسبات چندجانبه امن (Secure Multi-Party Computation – SMPC)
  • 73. مزایا و معایب SMPC
  • 74. کاربرد SMPC در هوش مصنوعی
  • 75. تکنیک های ترکیبی برای حفظ امنیت و حریم خصوصی
  • 76. ترکیب حریم خصوصی تفاضلی و یادگیری فدرال
  • 77. ترکیب رمزنگاری همومورفیک و یادگیری فدرال
  • 78. ترکیب SMPC و یادگیری فدرال
  • 79. امنیت و حریم خصوصی در کاربردهای خاص هوش مصنوعی
  • 80. امنیت و حریم خصوصی در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 81. امنیت و حریم خصوصی در بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 82. امنیت و حریم خصوصی در سیستم های توصیه گر (Recommender Systems)
  • 83. امنیت و حریم خصوصی در رباتیک
  • 84. امنیت و حریم خصوصی در اینترنت اشیاء (IoT)
  • 85. امنیت و حریم خصوصی در بهداشت و درمان (Healthcare)
  • 86. امنیت و حریم خصوصی در امور مالی (Finance)
  • 87. امنیت و حریم خصوصی در خودروهای خودران
  • 88. امنیت و حریم خصوصی در شبکه های اجتماعی
  • 89. چارچوب ها و استانداردها
  • 90. چارچوب های امنیتی داده های بزرگ
  • 91. استانداردهای امنیتی داده های بزرگ
  • 92. چارچوب های حریم خصوصی داده ها
  • 93. استانداردهای حریم خصوصی داده ها
  • 94. چارچوب های امنیتی هوش مصنوعی
  • 95. استانداردهای امنیتی هوش مصنوعی
  • 96. چارچوب های حفظ حریم خصوصی در هوش مصنوعی
  • 97. مدیریت ریسک
  • 98. شناسایی ریسک های امنیتی و حریم خصوصی
  • 99. ارزیابی ریسک های امنیتی و حریم خصوصی
  • 100. کاهش ریسک های امنیتی و 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 امنیت و حریم خصوصی داده‌های بزرگ در هوش مصنوعی”

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

پیمایش به بالا