سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب روش‌های نوین مسموم‌سازی داده‌ها در یادگیری ماشینی

کتاب روش‌های نوین مسموم‌سازی داده‌ها در یادگیری ماشینی

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره روش‌های نوین مسموم‌سازی داده‌ها در یادگیری ماشینی

موضوع کلی: ارزیابی سیستم‌های هوش مصنوعی

موضوع میانی: آسیب‌پذیری در برابر حملات

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه: تعریف و اهمیت مسموم‌سازی داده‌ها
  • 2. تاریخچه مسموم‌سازی داده‌ها در یادگیری ماشینی
  • 3. انواع حملات مسموم‌سازی داده‌ها: سطوح مختلف
  • 4. مسموم‌سازی داده‌ها در مرحله آموزش مدل
  • 5. مسموم‌سازی داده‌ها در مرحله استنتاج مدل
  • 6. اهداف حملات مسموم‌سازی داده‌ها: خرابکاری، سوگیری، سرقت
  • 7. مهاجمان و انگیزه‌های آن‌ها: هکرها، رقبا، عوامل داخلی
  • 8. مسموم‌سازی داده‌ها در یادگیری نظارت شده
  • 9. مسموم‌سازی داده‌ها در یادگیری بدون نظارت
  • 10. مسموم‌سازی داده‌ها در یادگیری تقویتی
  • 11. تاثیر مسموم‌سازی بر دقت مدل
  • 12. تاثیر مسموم‌سازی بر سوگیری مدل
  • 13. تاثیر مسموم‌سازی بر انصاف مدل
  • 14. تاثیر مسموم‌سازی بر قابلیت تفسیر مدل
  • 15. مسموم‌سازی داده‌ها در شبکه‌های عصبی عمیق
  • 16. مسموم‌سازی داده‌ها در ماشین‌های بردار پشتیبان
  • 17. مسموم‌سازی داده‌ها در درخت‌های تصمیم
  • 18. مسموم‌سازی داده‌ها در مدل‌های خطی
  • 19. مسموم‌سازی داده‌ها در الگوریتم‌های خوشه‌بندی
  • 20. مسموم‌سازی داده‌ها در الگوریتم‌های کاهش ابعاد
  • 21. مسموم‌سازی داده‌ها در شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 22. مسموم‌سازی داده‌ها در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 23. مسموم‌سازی داده‌ها در بینایی ماشین
  • 24. مسموم‌سازی داده‌ها در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 25. مسموم‌سازی داده‌ها در تشخیص نفوذ
  • 26. مسموم‌سازی داده‌ها در تشخیص هرزنامه
  • 27. مسموم‌سازی داده‌ها در تشخیص پزشکی
  • 28. مسموم‌سازی داده‌ها در سیستم‌های خودران
  • 29. مسموم‌سازی داده‌ها در بازارهای مالی
  • 30. مسموم‌سازی داده‌ها در شبکه‌های اجتماعی
  • 31. مسموم‌سازی داده‌ها در رای‌گیری الکترونیکی
  • 32. مسموم‌سازی داده‌ها در سیستم‌های تشخیص چهره
  • 33. روش‌های شناسایی داده‌های مسموم
  • 34. تکنیک‌های نظارت بر کیفیت داده‌ها
  • 35. استفاده از آنومالی دیتکشن برای یافتن داده‌های مسموم
  • 36. بررسی سازگاری داده‌ها با قوانین و الگوها
  • 37. اعتبارسنجی منابع داده
  • 38. تکنیک‌های مقاوم‌سازی مدل در برابر مسموم‌سازی
  • 39. یادگیری با داده‌های نویزدار
  • 40. آموزش مقاوم (Robust Training)
  • 41. اعتبارسنجی مقاوم (Robust Validation)
  • 42. تنظیم پارامترهای مدل برای مقاومت
  • 43. استفاده از تکنیک‌های یادگیری چند وظیفه‌ای
  • 44. استفاده از تکنیک‌های یادگیری انتقالی
  • 45. استفاده از تکنیک‌های یادگیری فدرال
  • 46. حفاظت از داده‌ها در مرحله پیش‌پردازش
  • 47. پاکسازی داده‌ها پس از جمع‌آوری
  • 48. تکنیک‌های تشخیص و حذف داده‌های پرت
  • 49. مدیریت داده‌های نامعتبر و غیرواقعی
  • 50. حفاظت از داده‌ها در مرحله آموزش
  • 51. تکنیک‌های نظارت بر فرایند آموزش
  • 52. تشخیص انحراف در الگوریتم آموزش
  • 53. استفاده از گرادیان‌های مقاوم
  • 54. مکانیزم‌های بازخورد در چرخه آموزش
  • 55. حفاظت از داده‌ها در مرحله استنتاج
  • 56. تشخیص داده‌های ورودی مشکوک
  • 57. استفاده از مدل‌های ثانویه برای بررسی
  • 58. ارزیابی خروجی مدل برای ناهنجاری
  • 59. اعتبارسنجی با منابع خارجی
  • 60. حفاظت از مدل در برابر حملات وارونه (Backdoor Attacks)
  • 61. تشخیص و خنثی‌سازی درب‌های پشتی
  • 62. روش‌های بازسازی یا حذف درب‌های پشتی
  • 63. مقاوم‌سازی مدل در برابر حملات وارونه
  • 64. حفاظت از داده‌ها در برابر حملات اختلال (Poisoning Attacks)
  • 65. انواع اختلالات در داده‌های آموزشی
  • 66. روش‌های شناسایی و حذف داده‌های مخدوش
  • 67. مقابله با حملات اختلال هدفمند
  • 68. حفاظت از داده‌ها در برابر حملات مخفی (Stealthy Attacks)
  • 69. تشخیص حملات با تغییرات ظریف
  • 70. تکنیک‌های افزایش حساسیت مدل به تغییرات
  • 71. مقابله با حملات مخفی در مقیاس بزرگ
  • 72. مسموم‌سازی داده‌ها در یادگیری عمیق: چالش‌ها و راهکارها
  • 73. مسموم‌سازی داده‌ها در پردازش زبان طبیعی: واژگان و جملات
  • 74. مسموم‌سازی داده‌ها در بینایی ماشین: پیکسل‌ها و تصاویر
  • 75. مسموم‌سازی داده‌ها در سیستم‌های توصیه‌گر: کاربران و آیتم‌ها
  • 76. مسموم‌سازی داده‌ها در تشخیص پزشکی: داده‌های بیمار و تصاویر پزشکی
  • 77. تاثیر مسموم‌سازی بر حریم خصوصی داده‌ها
  • 78. ملاحظات اخلاقی در مسموم‌سازی داده‌ها
  • 79. مسئولیت‌پذیری در قبال حملات مسموم‌سازی
  • 80. قوانین و مقررات مربوط به مسموم‌سازی داده‌ها
  • 81. آینده مسموم‌سازی داده‌ها و دفاع در برابر آن
  • 82. تحقیقات پیشرو در زمینه مسموم‌سازی داده‌ها
  • 83. کاربردهای عملی مسموم‌سازی داده‌ها (در حوزه حملات)
  • 84. موارد مطالعه موردی حملات مسموم‌سازی موفق
  • 85. مقاومت در برابر حملات در دنیای واقعی
  • 86. نقش امنیت سایبری در مقابله با مسموم‌سازی
  • 87. همکاری بین محققان و صنعت
  • 88. اهمیت آموزش و آگاهی در مورد مسموم‌سازی
  • 89. آینده یادگیری ماشینی امن (Secure Machine Learning)
  • 90. نتیجه‌گیری: یک چشم‌انداز جامع

📚 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.