, ,

کتاب ارزیابی جامع و امن‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی در پلتفرم Azure

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 ارزیابی جامع و امن‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی در پلتفرم Azure

موضوع کلی: هوش مصنوعی و امنیت سایبری

موضوع میانی: ارزیابی امنیتی سیستم‌های هوش مصنوعی

🎓 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. مبانی هوش مصنوعی و کاربردهای آن
  • 2. مقدمه‌ای بر امنیت سایبری و تهدیدات نوین
  • 3. چرایی اهمیت ارزیابی امنیتی سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 4. مروری بر پلتفرم Azure و خدمات آن
  • 5. اصول اولیه معماری Azure AI
  • 6. شناخت انواع مدل‌های هوش مصنوعی در Azure
  • 7. معرفی ابزارهای ارزیابی امنیتی در Azure
  • 8. مفهوم Red Teaming در امنیت سایبری
  • 9. کاربرد Red Teaming برای مدل‌های هوش مصنوعی
  • 10. اهداف ارزیابی امنیتی مدل‌های هوش مصنوعی
  • 11. چارچوب‌های ارزیابی امنیتی مدل‌های هوش مصنوعی
  • 12. مراحل اجرای یک پروژه Red Teaming
  • 13. تعریف دامنه و اهداف ارزیابی
  • 14. شناخت سیستم هدف و نقاط ضعف احتمالی
  • 15. تکنیک‌های حمله به مدل‌های هوش مصنوعی
  • 16. حملات تزریقی (Injection Attacks)
  • 17. حملات مسموم‌سازی داده (Data Poisoning)
  • 18. حملات برهم‌زنی (Adversarial Attacks)
  • 19. حملات سوءاستفاده از قابلیت‌ها (Capability Exploitation)
  • 20. حملات نشت اطلاعات (Information Leakage Attacks)
  • 21. حملات مهندسی اجتماعی در زمینه هوش مصنوعی
  • 22. ارزیابی امنیتی مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 23. تکنیک‌های حمله به مدل‌های NLP
  • 24. ارزیابی امنیتی مدل‌های بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 25. تکنیک‌های حمله به مدل‌های بینایی ماشین
  • 26. ارزیابی امنیتی مدل‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
  • 27. تکنیک‌های حمله به مدل‌های توصیه‌گر
  • 28. ارزیابی امنیتی مدل‌های تولیدکننده محتوا (Generative Models)
  • 29. تکنیک‌های حمله به مدل‌های تولیدکننده محتوا
  • 30. شناسایی آسیب‌پذیری‌های مرتبط با داده‌های آموزشی
  • 31. شناسایی آسیب‌پذیری‌های مرتبط با الگوریتم‌ها
  • 32. شناسایی آسیب‌پذیری‌های مرتبط با زیرساخت
  • 33. مدیریت ریسک و اولویت‌بندی آسیب‌پذیری‌ها
  • 34. تکنیک‌های کشف آسیب‌پذیری خودکار (Automated Vulnerability Discovery)
  • 35. تکنیک‌های تست نفوذ (Penetration Testing)
  • 36. استفاده از ابزارهای متن‌باز برای ارزیابی
  • 37. استفاده از ابزارهای تجاری برای ارزیابی
  • 38. مدل‌سازی تهدید (Threat Modeling) برای سیستم‌های AI
  • 39. تکنیک‌های مهندسی معکوس (Reverse Engineering) مدل‌های AI
  • 40. ارزیابی امنیتی APIهای مرتبط با مدل‌های AI
  • 41. ارزیابی امنیتی داده‌های ورودی و خروجی مدل‌ها
  • 42. حفاظت از داده‌های حساس در فرآیند آموزش و استنتاج
  • 43. مدیریت دسترسی و احراز هویت در سیستم‌های AI
  • 44. امن‌سازی زیرساخت‌های ابری Azure برای AI
  • 45. ملاحظات امنیتی در استقرار مدل‌های AI در Azure
  • 46. استفاده از Azure Security Center برای ارزیابی
  • 47. استفاده از Azure Sentinel برای تشخیص تهدیدات
  • 48. مدیریت لاگ‌ها و پایش امنیتی سیستم‌های AI
  • 49. روش‌های کاهش حملات تزریقی
  • 50. روش‌های مقابله با حملات مسموم‌سازی داده
  • 51. روش‌های دفاع در برابر حملات برهم‌زنی
  • 52. تکنیک‌های مصون‌سازی مدل‌ها (Model Hardening)
  • 53. تکنیک‌های تشخیص داده‌های مخرب
  • 54. تکنیک‌های تشخیص ورودی‌های مشکوک
  • 55. ایجاد مکانیزم‌های هشداردهنده (Alerting Mechanisms)
  • 56. طراحی پاسخ به حوادث امنیتی (Incident Response)
  • 57. مستندسازی یافته‌ها و گزارش‌دهی
  • 58. تدوین سیاست‌ها و رویه‌های امنیتی برای AI
  • 59. آموزش و آگاهی‌بخشی تیم‌های توسعه و عملیات
  • 60. اصول توسعه امن نرم‌افزار (Secure Software Development Lifecycle)
  • 61. نقش مهندسی امنیت در چرخه حیات AI
  • 62. ملاحظات اخلاقی در ارزیابی امنیتی AI
  • 63. قوانین و مقررات مرتبط با امنیت داده‌ها و AI
  • 64. استانداردهای بین‌المللی امنیت سایبری و AI
  • 65. ارزیابی امنیتی مدل‌های AI در محیط‌های چند-ابری
  • 66. امن‌سازی زنجیره تأمین نرم‌افزار (Software Supply Chain) برای AI
  • 67. استفاده از تکنیک‌های رمزنگاری در AI
  • 68. امن‌سازی ارتباطات بین سرویس‌های AI
  • 69. ارزیابی ریسک‌های مربوط به هوش مصنوعی مسئولانه (Responsible AI)
  • 70. تکنیک‌های شناسایی و کاهش سوگیری (Bias) در مدل‌ها
  • 71. ارزیابی امنیتی مدل‌های AI در صنعت مالی
  • 72. ارزیابی امنیتی مدل‌های AI در صنعت بهداشت
  • 73. ارزیابی امنیتی مدل‌های AI در صنعت خودروسازی
  • 74. ارزیابی امنیتی مدل‌های AI در صنعت خرده‌فروشی
  • 75. ارزیابی امنیتی مدل‌های AI در بخش دولتی
  • 76. آینده ارزیابی امنیتی مدل‌های هوش مصنوعی
  • 77. روندهای نوظهور در حملات سایبری علیه AI
  • 78. نوآوری در تکنیک‌های دفاع سایبری برای AI
  • 79. نقش هوش مصنوعی در بهبود امنیت سایبری
  • 80. چالش‌های پیش رو در ارزیابی امنیتی AI
  • 81. راهکارها و توصیه‌ها برای سازمان‌ها
  • 82. فرهنگ‌سازی امنیت سایبری در سازمان
  • 83. مدیریت دانش و اشتراک‌گذاری تجربیات
  • 84. برنامه‌ریزی برای بهبود مستمر فرآیندهای ارزیابی
  • 85. تست سناریوهای حمله پیچیده و ترکیبی
  • 86. ارزیابی تأثیرات بالقوه حملات بر کسب‌وکار
  • 87. بررسی انطباق با الزامات قانونی و مقرراتی
  • 88. اهمیت همکاری بین تیم‌های امنیتی و توسعه‌دهندگان
  • 89. توسعه ابزارها و متدولوژی‌های بومی برای ارزیابی AI
  • 90. نقش سازمان‌های دولتی و پژوهشی در ارتقاء امنیت AI
  • 91. آموزش مداوم و به‌روزرسانی دانش در حوزه امنیت AI
  • 92. ارزیابی جامع و امن‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی در پلتفرم Azure

📚 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 ارزیابی جامع و امن‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی در پلتفرم Azure”

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

پیمایش به بالا