, ,

کتاب مقاوم‌سازی هوش مصنوعی در برابر حملات مخرب

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مقاوم‌سازی هوش مصنوعی در برابر حملات مخرب

موضوع کلی: برنامه‌نویسی کامپیوترهای شخصی

موضوع میانی: AI Security

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. فصل اول: مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و امنیت
  • 2. فصل دوم: انواع حملات مخرب به هوش مصنوعی
  • 3. فصل سوم: حملات تزریقی (Adversarial Attacks)
  • 4. فصل چهارم: تکنیک‌های متدولوژی حملات تزریقی
  • 5. فصل پنجم: حمله جعبه سیاه (Black-box Attacks)
  • 6. فصل ششم: حمله جعبه سفید (White-box Attacks)
  • 7. فصل هفتم: حمله جعبه خاکستری (Gray-box Attacks)
  • 8. فصل هشتم: آسیب‌پذیری شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNNs)
  • 9. فصل نهم: آسیب‌پذیری شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
  • 10. فصل دهم: آسیب‌پذیری مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 11. فصل یازدهم: استخراج مدل (Model Extraction)
  • 12. فصل دوازدهم: مسمومیت داده (Data Poisoning)
  • 13. فصل سیزدهم: حمله به مرحله آموزش (Training Stage Attacks)
  • 14. فصل چهاردهم: حمله به مرحله استنتاج (Inference Stage Attacks)
  • 15. فصل پانزدهم: حمله به حریم خصوصی (Privacy Attacks)
  • 16. فصل شانزدهم: حمله به تمامیت داده (Data Integrity Attacks)
  • 17. فصل هفدهم: حمله به در دسترس بودن (Availability Attacks)
  • 18. فصل هجدهم: روش‌های دفاعی عمومی در هوش مصنوعی
  • 19. فصل نوزدهم: مقاومت در برابر حملات تزریقی
  • 20. فصل بیستم: تکنیک‌های کاهش اثر حملات تزریقی
  • 21. فصل بیست و یکم: آموزش مقاوم (Robust Training)
  • 22. فصل بیست و دوم: آموزش مدافع (Defensive Training)
  • 23. فصل بیست و سوم: تنظیمات نرمال‌سازی (Normalization Techniques)
  • 24. فصل بیست و چهارم: فیلترینگ داده‌های مخرب
  • 25. فصل بیست و پنجم: تشخیص حملات تزریقی
  • 26. فصل بیست و ششم: روش‌های مبتنی بر تشخیص ناهنجاری
  • 27. فصل بیست و هفتم: روش‌های مبتنی بر مقایسه خروجی
  • 28. فصل بیست و هشتم: روش‌های مبتنی بر تحلیل گرادیان
  • 29. فصل بیست و نهم: مقاومت در برابر مسمومیت داده
  • 30. فصل سی ام: شناسایی داده‌های مسموم
  • 31. فصل سی و یکم: پاکسازی داده‌های مسموم
  • 32. فصل سی و دوم: مقاومت در برابر استخراج مدل
  • 33. فصل سی و سوم: تکنیک‌های ضد استخراج
  • 34. فصل سی و چهارم: مبهم‌سازی مدل (Model Obfuscation)
  • 35. فصل سی و پنجم: محدود کردن دسترسی به مدل
  • 36. فصل سی و ششم: مقاومت در برابر حملات به حریم خصوصی
  • 37. فصل سی و هفتم: تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی
  • 38. فصل سی و هشتم: یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 39. فصل سی و نهم: رمزنگاری همومورفیک (Homomorphic Encryption)
  • 40. فصل چهلم: حریم خصوصی تفاضلی (Differential Privacy)
  • 41. فصل چهل و یکم: مقاومت در برابر حملات به تمامیت داده
  • 42. فصل چهل و دومم: امضای دیجیتال داده‌ها
  • 43. فصل چهل و سوم: زنجیره بلوکی (Blockchain) در هوش مصنوعی
  • 44. فصل چهل و چهارم: مقاومت در برابر حملات به در دسترس بودن
  • 45. فصل چهل و پنجم: افزونگی (Redundancy) در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 46. فصل چهل و ششم: تحمل پذیری خطا (Fault Tolerance)
  • 47. فصل چهل و هفتم: ارزیابی ریسک امنیتی در هوش مصنوعی
  • 48. فصل چهل و هشتم: چارچوب‌های ارزیابی ریسک
  • 49. فصل چهل و نهم: پیاده‌سازی استراتژی‌های امنیتی
  • 50. فصل پنجاهم: ملاحظات اخلاقی در امنیت هوش مصنوعی
  • 51. فصل پنجاه و یکم: نقش انسان در مقاومت هوش مصنوعی
  • 52. فصل پنجاه و دوم: تست نفوذ و ارزیابی امنیتی
  • 53. فصل پنجاه و سوم: ابزارها و تکنیک‌های تست نفوذ
  • 54. فصل پنجاه و چهارم: مطالعه موردی: حملات به خودروهای خودران
  • 55. فصل پنجاه و پنجم: مطالعه موردی: حملات به سیستم‌های تشخیص تصویر
  • 56. فصل پنجاه و ششم: مطالعه موردی: حملات به سیستم‌های پردازش زبان طبیعی
  • 57. فصل پنجاه و هفتم: مطالعه موردی: حملات به سیستم‌های توصیه‌گر
  • 58. فصل پنجاه و هشتم: حملات زنجیره‌ای (Chained Attacks)
  • 59. فصل پنجاه و نهم: حملات ترکیبی (Hybrid Attacks)
  • 60. فصل شصتم: آسیب‌پذیری در یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 61. فصل شصت و یکم: حملات به عامل یادگیری تقویتی
  • 62. فصل شصت و دوم: دفاع در برابر حملات به عامل یادگیری تقویتی
  • 63. فصل شصت و سوم: حمله به مدل‌های تفسرپذیر (Interpretable Models)
  • 64. فصل شصت و چهارم: تکنیک‌های حفظ تفسیرپذیری در برابر حملات
  • 65. فصل شصت و پنجم: مسائل امنیتی در مدل‌های هوش مصنوعی توزیع شده
  • 66. فصل شصت و ششم: حمله به سیستم‌های یادگیری فدرال
  • 67. فصل شصت و هفتم: دفاع در برابر حملات به یادگیری فدرال
  • 68. فصل شصت و هشتم: رمزنگاری کلید عمومی و خصوصی در هوش مصنوعی
  • 69. فصل شصت و نهم: امضای دیجیتال و تأیید اعتبار در هوش مصنوعی
  • 70. فصل هفتادم: مدیریت هویت و دسترسی در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 71. فصل هفتاد و یکم: امنیت سایبری و هوش مصنوعی: هم‌افزایی
  • 72. فصل هفتاد و دوم: تهدیدات هوش مصنوعی علیه امنیت سایبری
  • 73. فصل هفتاد و سوم: دفاع سایبری با استفاده از هوش مصنوعی
  • 74. فصل هفتاد و چهارم: مقاومت در برابر حملات توزیع شده انکار سرویس (DDoS)
  • 75. فصل هفتاد و پنجم: استفاده از هوش مصنوعی برای شناسایی DDoS
  • 76. فصل هفتاد و ششم: چالش‌های قانونی و نظارتی در امنیت هوش مصنوعی
  • 77. فصل هفتاد و هفتم: استانداردها و چارچوب‌های امنیتی هوش مصنوعی
  • 78. فصل هفتاد و هشتم: آینده مقاومت هوش مصنوعی
  • 79. فصل هفتاد و نهم: هوش مصنوعی خود-مقاوم (Self-healing AI)
  • 80. فصل هشتادم: یادگیری ماشین مدافع (Adversarial Machine Learning)
  • 81. فصل هشتاد و یکم: تکنیک‌های پیشرفته آموزش مقاوم
  • 82. فصل هشتاد و دوم: استفاده از شبکه‌های مولد متخاصم (GANs) برای دفاع
  • 83. فصل هشتاد و سوم: حملات به سیستم‌های تشخیص چهره
  • 84. فصل هشتاد و چهارم: مقاومت در برابر حملات به سیستم‌های تشخیص چهره
  • 85. فصل هشتاد و پنجم: حملات به سیستم‌های تشخیص گفتار
  • 86. فصل هشتاد و ششم: مقاومت در برابر حملات به سیستم‌های تشخیص گفتار
  • 87. فصل هشتاد و هفتم: حملات به سیستم‌های پزشکی مبتنی بر هوش مصنوعی
  • 88. فصل هشتاد و هشتم: ملاحظات امنیتی در هوش مصنوعی پزشکی
  • 89. فصل هشتاد و نهم: حملات به سیستم‌های مالی مبتنی بر هوش مصنوعی
  • 90. فصل نودم: ملاحظات امنیتی در هوش مصنوعی مالی
  • 91. فصل نود و یکم: حملات به سیستم‌های نظارتی مبتنی بر هوش مصنوعی
  • 92. فصل نود و دوم: ملاحظات امنیتی در هوش مصنوعی نظارتی
  • 93. فصل نود و سوم: مسئولیت‌پذیری در برابر حملات هوش مصنوعی
  • 94. فصل نود و چهارم: بیمه سایبری برای سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 95. فصل نود و پنجم: آموزش و آگاهی‌بخشی در مورد امنیت هوش مصنوعی
  • 96. فصل نود و ششم: همکاری بین‌المللی در امنیت هوش مصنوعی
  • 97. فصل نود و هفتم: چالش‌های حفظ امنیت در بلندمدت
  • 98. فصل نود و هشتم: تحقیقات آتی در مقاومت هوش مصنوعی
  • 99. فصل نود و نهم: ارزیابی مداوم و تطبیق‌پذیری
  • 100. فصل صدم: ایجاد اکوسیستم امن برای هوش مصنوعی

📚 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 مقاوم‌سازی هوش مصنوعی در برابر حملات مخرب”

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

پیمایش به بالا