سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب حریم خصوصی تفاضلی در عصر کلان‌داده: ابزارها و روش‌ها

کتاب حریم خصوصی تفاضلی در عصر کلان‌داده: ابزارها و روش‌ها

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 حریم خصوصی تفاضلی در عصر کلان‌داده: ابزارها و روش‌ها

موضوع کلی: برنامه‌نویسی کامپیوترهای شخصی

موضوع میانی: Differential Privacy

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه ای بر حریم خصوصی تفاضلی
  • 2. تعریف حریم خصوصی تفاضلی
  • 3. تاریخچه حریم خصوصی تفاضلی
  • 4. اهمیت حریم خصوصی تفاضلی در کلان‌داده
  • 5. کاربردهای حریم خصوصی تفاضلی
  • 6. چالش های حریم خصوصی تفاضلی
  • 7. انواع حریم خصوصی تفاضلی: مکانیسم نویز لابلاس
  • 8. مکانیسم نویز گاوسی
  • 9. تفاوت مکانیسم لابلاس و گاوسی
  • 10. مکانیسم نویز نمایی
  • 11. مکانیسم نویز گاوسی مکسول
  • 12. نویز با دقت بالاتر
  • 13. توابع حساسیت
  • 14. تعریف تابع حساسیت
  • 15. حساسیت L1
  • 16. حساسیت L2
  • 17. حساسیت L-infinity
  • 18. ارتباط حساسیت با حریم خصوصی
  • 19. تنظیمات حریم خصوصی تفاضلی: پارامتر اپسیلون
  • 20. پارامتر دلتا
  • 21. ارتباط اپسیلون و دلتا
  • 22. تخمین مقادیر بهینه اپسیلون و دلتا
  • 23. تکنیک های ترکیب نویز
  • 24. ترکیب متوالی مکانیسم ها
  • 25. ترکیب موازی مکانیسم ها
  • 26. اثر ترکیب بر حریم خصوصی
  • 27. روش های حفظ حریم خصوصی در پرس و جوهای آماری
  • 28. پرس و جوهای جمع
  • 29. پرس و جوهای میانگین
  • 30. پرس و جوهای شمارش
  • 31. پرس و جوهای توزیع
  • 32. پرس و جوهای رگرسیون
  • 33. حفظ حریم خصوصی در یادگیری ماشین
  • 34. یادگیری ماشین تفاضلی: الگوریتم گرادیان کاهشی تفاضلی
  • 35. حفظ حریم خصوصی در مدل های کلاسیک
  • 36. حفظ حریم خصوصی در شبکه های عصبی عمیق
  • 37. حفظ حریم خصوصی در آموزش و استنتاج
  • 38. حفظ حریم خصوصی در سیستم های توصیه گر
  • 39. حفظ حریم خصوصی در پایگاه های داده
  • 40. حفظ حریم خصوصی در تجزیه و تحلیل داده های مکانی
  • 41. حفظ حریم خصوصی در نظرسنجی ها
  • 42. حفظ حریم خصوصی در داده های سلامت
  • 43. حفظ حریم خصوصی در داده های مالی
  • 44. حفظ حریم خصوصی در داده های شبکه های اجتماعی
  • 45. ابزارهای پیاده سازی حریم خصوصی تفاضلی
  • 46. کتابخانه های پایتون برای حریم خصوصی تفاضلی
  • 47. TensorFlow Privacy
  • 48. PyTorch Privacy
  • 49. Opacus
  • 50. Diffprivlib
  • 51. Google Differential Privacy Library
  • 52. Microsoft Differential Privacy
  • 53. Amazon Differential Privacy
  • 54. ارزیابی اثربخشی حریم خصوصی تفاضلی
  • 55. مقایسه با روش های سنتی
  • 56. تحلیل هزینه-فایده
  • 57. قوانین و مقررات مرتبط با حریم خصوصی
  • 58. GDPR و حریم خصوصی تفاضلی
  • 59. CCPA و حریم خصوصی تفاضلی
  • 60. استانداردهای حریم خصوصی
  • 61. نقش حریم خصوصی تفاضلی در اطمینان از انطباق
  • 62. چالش های پیاده سازی در مقیاس بزرگ
  • 63. مدیریت و نگهداری سیستم های حریم خصوصی تفاضلی
  • 64. آموزش و آگاهی در مورد حریم خصوصی تفاضلی
  • 65. موارد مطالعاتی موفق حریم خصوصی تفاضلی
  • 66. مطالعات موردی در بخش دولتی
  • 67. مطالعات موردی در بخش خصوصی
  • 68. مطالعات موردی در بخش تحقیقاتی
  • 69. نوآوری های آینده در حریم خصوصی تفاضلی
  • 70. حریم خصوصی تفاضلی مبتنی بر سخت افزار
  • 71. حریم خصوصی تفاضلی تطبیقی
  • 72. حریم خصوصی تفاضلی پنهان
  • 73. حریم خصوصی تفاضلی قابل اعتماد
  • 74. حریم خصوصی تفاضلی در محاسبات ابری
  • 75. حریم خصوصی تفاضلی و بلاکچین
  • 76. حریم خصوصی تفاضلی و هوش مصنوعی مسئولانه
  • 77. آینده حریم خصوصی تفاضلی در عصر کلان‌داده
  • 78. نتیجه گیری کلی بر حریم خصوصی تفاضلی
  • 79. یادآوری اهمیت حریم خصوصی
  • 80. توصیه ها برای محققان و توسعه دهندگان
  • 81. تاثیر حریم خصوصی تفاضلی بر اعتماد عمومی
  • 82. مسئولیت پذیری در استفاده از کلان‌داده
  • 83. آینده ای امن تر با حریم خصوصی تفاضلی
  • 84. نکات پایانی در مورد حریم خصوصی تفاضلی

📚 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.