سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب آموزش جامع یادگیری فدرال: از مبانی تا کاربردهای پیشرفته

کتاب آموزش جامع یادگیری فدرال: از مبانی تا کاربردهای پیشرفته

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 آموزش جامع یادگیری فدرال: از مبانی تا کاربردهای پیشرفته

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری ماشین توزیع‌شده و امن

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری ماشین
  • 2. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال
  • 3. تاریخچه و تکامل یادگیری فدرال
  • 4. معماری پایه یادگیری فدرال
  • 5. مراحل آموزش در یادگیری فدرال
  • 6. انواع الگوریتم‌های یادگیری فدرال
  • 7. فدرال با یادگیری عمیق
  • 8. فدرال با شبکه‌های عصبی کانولوشنال
  • 9. فدرال با شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 10. فدرال با ترانسفورمرها
  • 11. امنیت در یادگیری فدرال
  • 12. حفظ حریم خصوصی در یادگیری فدرال
  • 13. تکنیک‌های رمزنگاری در یادگیری فدرال
  • 14. Differential Privacy در یادگیری فدرال
  • 15. Homomorphic Encryption در یادگیری فدرال
  • 16. Secure Multi-Party Computation در یادگیری فدرال
  • 17. حمله و دفاع در یادگیری فدرال
  • 18. حملات حفظ حریم خصوصی
  • 19. حملات دستکاری مدل
  • 20. روش‌های دفاع در برابر حملات
  • 21. چالش‌های پیاده‌سازی یادگیری فدرال
  • 22. ناهمگنی داده‌ها
  • 23. ناهمگنی مدل
  • 24. ناهمگنی شبکه
  • 25. مدیریت دستگاه‌های کلاینت
  • 26. بهینه‌سازی در یادگیری فدرال
  • 27. بهینه‌سازی ارتباطات
  • 28. بهینه‌سازی محاسبات
  • 29. بهینه‌سازی حافظه
  • 30. الگوریتم‌های بهینه‌سازی فدرال
  • 31. کاربردهای یادگیری فدرال
  • 32. کاربرد در حوزه سلامت
  • 33. تشخیص بیماری با یادگیری فدرال
  • 34. کشف دارو با یادگیری فدرال
  • 35. مدیریت پرونده‌های پزشکی
  • 36. کاربرد در حوزه مالی
  • 37. تشخیص تقلب در تراکنش‌ها
  • 38. سیستم‌های توصیه مالی
  • 39. مدیریت ریسک اعتباری
  • 40. کاربرد در حوزه اینترنت اشیاء
  • 41. تحلیل داده‌های سنسور
  • 42. پیش‌بینی خرابی تجهیزات
  • 43. بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 44. کاربرد در حوزه خودروهای خودران
  • 45. تشخیص اشیاء در جاده
  • 46. پیش‌بینی رفتار سایر خودروها
  • 47. بهینه‌سازی مسیریابی
  • 48. کاربرد در پردازش زبان طبیعی
  • 49. مدل‌های زبانی فدرال
  • 50. ترجمه ماشینی فدرال
  • 51. تحلیل احساسات فدرال
  • 52. کاربرد در حوزه تشخیص تصویر
  • 53. طبقه‌بندی تصاویر فدرال
  • 54. تشخیص اشیاء فدرال
  • 55. تقطیر مدل در یادگیری فدرال
  • 56. یادگیری فدرال ناهمگن
  • 57. روش‌های انطباق ناهمگنی داده
  • 58. روش‌های انطباق ناهمگنی مدل
  • 59. یادگیری فدرال با داده‌های نامتوازن
  • 60. یادگیری فدرال در مقیاس بزرگ
  • 61. پلتفرم‌های یادگیری فدرال
  • 62. پیاده‌سازی با TensorFlow Federated
  • 63. پیاده‌سازی با PySyft
  • 64. پیاده‌سازی با Flower
  • 65. مقایسه پلتفرم‌های یادگیری فدرال
  • 66. نکات پیشرفته در یادگیری فدرال
  • 67. یادگیری فدرال غیر متمرکز
  • 68. یادگیری فدرال با بلاکچین
  • 69. یادگیری فدرال با یادگیری تقویتی
  • 70. یادگیری فدرال در زمان واقعی
  • 71. ارزیابی مدل در یادگیری فدرال
  • 72. معیارهای ارزیابی مدل
  • 73. ارزیابی حفظ حریم خصوصی
  • 74. ارزیابی کارایی
  • 75. ملاحظات اخلاقی در یادگیری فدرال
  • 76. مسئولیت‌پذیری در یادگیری فدرال
  • 77. شفافیت در یادگیری فدرال
  • 78. سوگیری در یادگیری فدرال
  • 79. آینده یادگیری فدرال
  • 80. روندهای تحقیقاتی جدید
  • 81. چالش‌های آینده
  • 82. نقش یادگیری فدرال در هوش مصنوعی
  • 83. کارگاه عملی یادگیری فدرال
  • 84. پیاده‌سازی یک سیستم یادگیری فدرال ساده
  • 85. تنظیم پارامترهای یادگیری فدرال
  • 86. ارزیابی نتایج یک مدل فدرال
  • 87. نکات عملی برای پیاده‌سازی موفق
  • 88. مقایسه با یادگیری متمرکز
  • 89. مزایای یادگیری فدرال نسبت به یادگیری متمرکز
  • 90. معایب یادگیری فدرال نسبت به یادگیری متمرکز
  • 91. سناریوهای مناسب برای یادگیری فدرال
  • 92. حفاظت از مالکیت معنوی داده‌ها
  • 93. اصول فقهی در داده‌های دیجیتال
  • 94. مقررات بانک مرکزی در رمزارزها
  • 95. قوانین گمرکی و ارزی
  • 96. چارچوب خانواده در روانشناسی
  • 97. مبانی طب رسمی در علوم پزشکی
  • 98. استانداردهای وزارت ارشاد در هنر
  • 99. منافع ملی در روابط بین‌الملل
  • 100. اصول فقهی معاملات اسلامی

📚 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.