سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال: رویکردی نوین در حفظ حریم خصوصی داده‌ها در هوش مصنوعی

کتاب مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال: رویکردی نوین در حفظ حریم خصوصی داده‌ها در هوش مصنوعی

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 مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال: رویکردی نوین در حفظ حریم خصوصی داده‌ها در هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری فدرال (Federated Learning)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. کاربردهای یادگیری ماشین در صنعت
  • 5. چالش‌های یادگیری ماشین سنتی
  • 6. مقدمه‌ای بر مفهوم حریم خصوصی داده‌ها
  • 7. اهمیت حریم خصوصی در عصر دیجیتال
  • 8. قوانین و مقررات حفاظت از داده‌ها (مانند GDPR)
  • 9. نقض حریم خصوصی و پیامدهای آن
  • 10. نیاز به رویکردهای نوین در حفظ حریم خصوصی
  • 11. معرفی یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 12. تاریخچه و تکامل یادگیری فدرال
  • 13. اصول اساسی یادگیری فدرال
  • 14. معماری کلی سیستم یادگیری فدرال
  • 15. مراحل اجرای الگوریتم یادگیری فدرال
  • 16. کاربرد یادگیری فدرال در حوزه‌های مختلف
  • 17. یادگیری فدرال در دستگاه‌های موبایل
  • 18. یادگیری فدرال در حوزه سلامت
  • 19. یادگیری فدرال در صنعت خودرو
  • 20. یادگیری فدرال در حوزه مالی
  • 21. مزایای یادگیری فدرال: حفظ حریم خصوصی
  • 22. مزایای یادگیری فدرال: کاهش نیاز به انتقال داده
  • 23. مزایای یادگیری فدرال: افزایش امنیت داده
  • 24. مزایای یادگیری فدرال: امکان همکاری بین سازمان‌ها
  • 25. چالش‌های یادگیری فدرال: ناهمگنی داده‌ها (Data Heterogeneity)
  • 26. چالش‌های یادگیری فدرال: ناهمگنی دستگاه‌ها (Device Heterogeneity)
  • 27. چالش‌های یادگیری فدرال: ارتباطات و شبکه
  • 28. چالش‌های یادگیری فدرال: حریم خصوصی و امنیت مدل
  • 29. چالش‌های یادگیری فدرال: حفظ انسجام مدل
  • 30. الگوریتم‌های یادگیری فدرال: Federated Averaging (FedAvg)
  • 31. جزئیات فنی الگوریتم FedAvg
  • 32. پیاده‌سازی FedAvg در عمل
  • 33. الگوریتم‌های پیشرفته‌تر یادگیری فدرال
  • 34. یادگیری فدرال تفاضلی (Differential Privacy)
  • 35. افزودن حریم خصوصی تفاضلی به یادگیری فدرال
  • 36. ملاحظات امنیتی در یادگیری فدرال
  • 37. حملات احتمالی به سیستم‌های یادگیری فدرال
  • 38. روش‌های مقابله با حملات در یادگیری فدرال
  • 39. یادگیری فدرال و هویت‌سنجی
  • 40. یادگیری فدرال و تکنیک‌های رمزنگاری
  • 41. رمزنگاری همومورفیک در یادگیری فدرال
  • 42. محاسبات چندجانبه امن (Secure Multi-Party Computation)
  • 43. کاربرد MPC در یادگیری فدرال
  • 44. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری فدرال
  • 45. معیارهای سنجش دقت و کارایی
  • 46. معیارهای سنجش حریم خصوصی و امنیت
  • 47. مطالعات موردی موفق یادگیری فدرال
  • 48. مطالعات موردی در حوزه سلامت
  • 49. مطالعات موردی در حوزه مالی
  • 50. مطالعات موردی در حوزه اینترنت اشیاء
  • 51. نکات عملی برای پیاده‌سازی یادگیری فدرال
  • 52. انتخاب پلتفرم مناسب برای یادگیری فدرال
  • 53. مدیریت چرخه عمر مدل در یادگیری فدرال
  • 54. توسعه ابزارهای یادگیری فدرال
  • 55. نقش مهندسان داده در یادگیری فدرال
  • 56. نقش دانشمندان داده در یادگیری فدرال
  • 57. نقش متخصصان امنیت در یادگیری فدرال
  • 58. آینده یادگیری فدرال
  • 59. روندهای نوظهور در یادگیری فدرال
  • 60. یادگیری فدرال و شبکه‌های عصبی عمیق
  • 61. یادگیری فدرال و یادگیری تقویتی
  • 62. یادگیری فدرال و هوش مصنوعی توضیح‌پذیر (XAI)
  • 63. چالش‌های اخلاقی در یادگیری فدرال
  • 64. مسئولیت‌پذیری در یادگیری فدرال
  • 65. استانداردسازی در یادگیری فدرال
  • 66. نقش نهادهای نظارتی در یادگیری فدرال
  • 67. یادگیری فدرال در ایران: فرصت‌ها و چالش‌ها
  • 68. چارچوب‌های قانونی و مقرراتی مرتبط
  • 69. آموزش و توسعه زیرساخت‌های یادگیری فدرال
  • 70. کاربرد یادگیری فدرال در پروژه‌های ملی
  • 71. مطالعات موردی داخلی در یادگیری فدرال
  • 72. تجارب موفق در پیاده‌سازی یادگیری فدرال
  • 73. بررسی موانع و راهکارها
  • 74. نقش دانشگاه‌ها و مراکز تحقیقاتی
  • 75. همکاری‌های بین‌المللی در یادگیری فدرال
  • 76. یادگیری فدرال و حفظ منافع ملی
  • 77. حفظ امنیت و حریم خصوصی داده‌های ملی
  • 78. توسعه فناوری‌های بومی یادگیری فدرال
  • 79. آموزش متخصصان برای آینده هوش مصنوعی
  • 80. یادگیری فدرال: گامی به سوی هوش مصنوعی مسئولانه
  • 81. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده
  • 82. منابع و مراجع تکمیلی
  • 83. واژه‌نامه تخصصی یادگیری فدرال
  • 84. پرسش‌های متداول در یادگیری فدرال
  • 85. تمرین‌ها و پروژه‌های عملی
  • 86. راهنمای گام به گام پیاده‌سازی
  • 87. معرفی کتابخانه‌ها و ابزارهای کاربردی
  • 88. بررسی مقالات کلیدی در حوزه یادگیری فدرال
  • 89. تحلیل روندها و پیش‌بینی آینده
  • 90. یادگیری فدرال در بستر حکمرانی داده
  • 91. ملاحظات فنی برای استقرار در مقیاس بزرگ
  • 92. ارزیابی ریسک در پروژه‌های یادگیری فدرال
  • 93. مدیریت داده و کیفیت آن در یادگیری فدرال
  • 94. تکنیک‌های پیشرفته برای مقابله با ناهمگنی
  • 95. یادگیری فدرال و بلاکچین
  • 96. کاربرد یادگیری فدرال در حفظ داده‌های حساس
  • 97. توسعه مدل‌های یادگیری فدرال مقاوم در برابر خطا
  • 98. اهمیت همکاری بین‌المللی در استانداردسازی
  • 99. مسئولیت اجتماعی در توسعه هوش مصنوعی فدرال

📚 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.