سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب سنجه‌های ارزیابی ریسک و امنیت در LLMs

کتاب سنجه‌های ارزیابی ریسک و امنیت در LLMs

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 سنجه‌های ارزیابی ریسک و امنیت در LLMs

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تکنیک‌های ارزیابی و بهینه‌سازی LLMs**

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 2. معماری پایه‌ی ترنسفورمر در LLMs
  • 3. آشنایی با توکن‌سازی و جاسازی کلمات (Word Embeddings)
  • 4. مدل‌های زبانی و پیش‌بینی کلمه بعدی
  • 5. مفاهیم اساسی در آموزش LLMs
  • 6. مجموعه‌داده‌های مورد استفاده در آموزش LLMs
  • 7. ارزیابی عملکرد LLMs: معیارهای اساسی
  • 8. معیارهای ارزیابی مبتنی بر تولید متن (مانند BLEU)
  • 9. معیارهای ارزیابی مبتنی بر درک مطلب (مانند GLUE)
  • 10. مقدمه‌ای بر ریسک در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 11. طبقه‌بندی انواع ریسک در LLMs
  • 12. ریسک‌های امنیتی مرتبط با LLMs
  • 13. ریسک‌های حریم خصوصی در LLMs
  • 14. ریسک‌های سوگیری و تبعیض در LLMs
  • 15. ریسک‌های اطلاعات نادرست و انتشار اخبار جعلی
  • 16. ریسک‌های مرتبط با استفاده مخرب از LLMs
  • 17. ریسک‌های اخلاقی در توسعه و به‌کارگیری LLMs
  • 18. اصول اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 19. چارچوب‌های قانونی و مقرراتی مرتبط با هوش مصنوعی در ایران
  • 20. قوانین و آیین‌نامه‌های داخلی مرتبط با محتوای دیجیتال
  • 21. مصوبات شورای عالی انقلاب فرهنگی در حوزه فناوری
  • 22. حدود شرعی و ملاحظات فقهی در تولید محتوای دیجیتال
  • 23. مقدمه‌ای بر ارزیابی ریسک (Risk Assessment)
  • 24. مراحل ارزیابی ریسک در پروژه‌های فناوری
  • 25. تعیین دامنه و اهداف ارزیابی ریسک
  • 26. شناسایی دارایی‌ها و نقاط ضعف در LLMs
  • 27. تحلیل احتمالات وقوع رویدادهای ریسک
  • 28. تحلیل پیامدهای رویدادهای ریسک
  • 29. تخمین سطح ریسک (Risk Level)
  • 30. اولویت‌بندی ریسک‌ها
  • 31. مقدمه‌ای بر امنیت سایبری در LLMs
  • 32. حملات رایج به مدل‌های زبانی
  • 33. حملات تزریق پرامپت (Prompt Injection)
  • 34. حملات استخراج اطلاعات (Data Extraction Attacks)
  • 35. حملات مسموم‌سازی داده (Data Poisoning Attacks)
  • 36. حملات انکار سرویس (Denial of Service)
  • 37. حملات فیشینگ و مهندسی اجتماعی با استفاده از LLMs
  • 38. روش‌های پیشگیری و مقابله با حملات تزریق پرامپت
  • 39. روش‌های اعتبارسنجی ورودی‌ها و خروجی‌ها
  • 40. استفاده از تکنیک‌های تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
  • 41. امنیت در مرحله پیش‌پردازش داده‌ها
  • 42. امنیت در مرحله آموزش مدل
  • 43. امنیت در مرحله استقرار و استفاده از LLMs
  • 44. مدیریت دسترسی و احراز هویت در LLMs
  • 45. رمزنگاری داده‌ها در LLMs
  • 46. پروتکل‌های ارتباطی امن برای LLMs
  • 47. مقدمه‌ای بر حریم خصوصی در LLMs
  • 48. قوانین حفاظت از داده‌ها (مانند GDPR و معادل‌های داخلی)
  • 49. تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی در داده‌ها (مانند Anonymization)
  • 50. حفظ حریم خصوصی در هنگام جمع‌آوری داده‌ها
  • 51. حفظ حریم خصوصی در هنگام آموزش مدل
  • 52. حفظ حریم خصوصی در هنگام استنتاج (Inference)
  • 53. مدیریت داده‌های حساس در LLMs
  • 54. پاسخگویی به درخواست‌های حذف داده‌ها
  • 55. مقدمه‌ای بر سوگیری (Bias) در LLMs
  • 56. انواع سوگیری در LLMs (جمعیتی، فرهنگی، زبانی)
  • 57. تشخیص سوگیری در داده‌های آموزشی
  • 58. تشخیص سوگیری در خروجی‌های LLMs
  • 59. کاهش سوگیری در LLMs: رویکردهای فنی
  • 60. کاهش سوگیری در LLMs: رویکردهای غیرفنی
  • 61. ارزیابی عادلانه بودن (Fairness) LLMs
  • 62. استانداردهای مربوط به عادلانه بودن
  • 63. مقدمه‌ای بر اطلاعات نادرست و اخبار جعلی
  • 64. نقش LLMs در تولید و انتشار اطلاعات نادرست
  • 65. تشخیص اطلاعات نادرست با استفاده از LLMs
  • 66. روش‌های مقابله با انتشار اخبار جعلی
  • 67. مسئولیت‌پذیری در قبال اطلاعات تولید شده توسط LLMs
  • 68. مقدمه‌ای بر استفاده اخلاقی از LLMs
  • 69. کاربردهای اخلاقی LLMs
  • 70. ملاحظات اخلاقی در توسعه LLMs
  • 71. کاربرد LLMs در حوزه‌های حساس (پزشکی، حقوقی)
  • 72. ملاحظات اخلاقی در تعامل انسان با LLMs
  • 73. شفافیت در عملکرد LLMs
  • 74. قابلیت توضیح‌پذیری (Explainability) در LLMs
  • 75. مسئولیت‌پذیری در قبال خطاهای LLMs
  • 76. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های ارزیابی ریسک و امنیت
  • 77. چارچوب NIST Cybersecurity Framework
  • 78. چارچوب ISO 27001 برای مدیریت امنیت اطلاعات
  • 79. چارچوب‌های ارزیابی ریسک در حوزه هوش مصنوعی
  • 80. مدل‌های ارزیابی ریسک خاص LLMs
  • 81. ارزیابی ریسک در چرخه حیات LLMs
  • 82. برنامه‌ریزی برای مدیریت ریسک
  • 83. اجرای اقدامات کنترلی ریسک
  • 84. نظارت و بازنگری مستمر ریسک‌ها
  • 85. مستندسازی فرآیند ارزیابی و مدیریت ریسک
  • 86. آموزش و آگاهی‌بخشی به کاربران و توسعه‌دهندگان
  • 87. تدوین دستورالعمل‌های استفاده ایمن از LLMs
  • 88. بررسی موردی: ارزیابی ریسک در یک LLM خاص
  • 89. تدوین استراتژی جامع امنیت و انطباق برای LLMs

📚 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.