سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال: آموزش مدل‌های هوش مصنوعی با حفظ حریم خصوصی داده‌ها

کتاب مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال: آموزش مدل‌های هوش مصنوعی با حفظ حریم خصوصی داده‌ها

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: آموزش مدل‌های هوش مصنوعی با حفظ حریم خصوصی داده‌ها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری ماشین توزیع‌شده و امن

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال
  • 2. تاریخچه و انگیزه یادگیری فدرال
  • 3. مفاهیم کلیدی یادگیری ماشین
  • 4. یادگیری ماشین نظارت‌شده
  • 5. یادگیری ماشین نظارت‌نشده
  • 6. یادگیری تقویتی
  • 7. محدودیت‌های یادگیری ماشین متمرکز
  • 8. مقدمه‌ای بر حریم خصوصی داده‌ها
  • 9. اهمیت حریم خصوصی در داده‌ها
  • 10. تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی
  • 11. رمزنگاری همومورفیک
  • 12. حفظ حریم خصوصی تفاضلی
  • 13. محاسبات چندجانبه امن
  • 14. چالش‌های پیاده‌سازی یادگیری فدرال
  • 15. مشکلات ناهمگونی داده‌ها
  • 16. مشکلات ناهمگونی دستگاه‌ها
  • 17. ارتباطات و پهنای باند
  • 18. امنیت در یادگیری فدرال
  • 19. حملات به مدل‌های یادگیری فدرال
  • 20. حملات تزریق داده
  • 21. حملات استخراج مدل
  • 22. حملات استخراج داده آموزشی
  • 23. روش‌های دفاع در یادگیری فدرال
  • 24. تکنیک‌های اعتبارسنجی و تأیید
  • 25. رمزنگاری و تکنیک‌های امنیتی
  • 26. حفظ حریم خصوصی تفاضلی در یادگیری فدرال
  • 27. فدرال کردن مدل‌های یادگیری عمیق
  • 28. شبکه‌های عصبی کانولوشنال در یادگیری فدرال
  • 29. شبکه‌های عصبی بازگشتی در یادگیری فدرال
  • 30. ترنسفورمرها در یادگیری فدرال
  • 31. کاربرد یادگیری فدرال در سلامت
  • 32. تشخیص بیماری با یادگیری فدرال
  • 33. توسعه داروی شخصی‌سازی‌شده
  • 34. مدیریت پرونده سلامت الکترونیک
  • 35. کاربرد یادگیری فدرال در امور مالی
  • 36. تشخیص تقلب بانکی
  • 37. ارزیابی ریسک اعتباری
  • 38. شخصی‌سازی خدمات بانکی
  • 39. کاربرد یادگیری فدرال در اینترنت اشیاء
  • 40. تجزیه و تحلیل داده‌های سنسورها
  • 41. بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 42. تشخیص ناهنجاری در دستگاه‌ها
  • 43. کاربرد یادگیری فدرال در پردازش زبان طبیعی
  • 44. مدل‌های زبان فدرال
  • 45. ترجمه ماشینی فدرال
  • 46. تحلیل احساسات فدرال
  • 47. کاربرد یادگیری فدرال در بینایی ماشین
  • 48. تشخیص اشیاء فدرال
  • 49. تشخیص چهره فدرال
  • 50. تقطیر دانش فدرال
  • 51. معماری‌های یادگیری فدرال
  • 52. فدرال کردن افقی
  • 53. فدرال کردن عمودی
  • 54. فدرال کردن افتراقی
  • 55. الگوریتم‌های یادگیری فدرال
  • 56. فدرال میانگین (FedAvg)
  • 57. فدرال بهینه‌سازی (FedProx)
  • 58. فدرال با توجه به کیفیت (FedAtt)
  • 59. فدرال با وزن‌دهی به مشتریان
  • 60. ارزیابی و سنجش عملکرد مدل‌های فدرال
  • 61. معیارهای سنجش دقت
  • 62. معیارهای سنجش حفظ حریم خصوصی
  • 63. معیارهای سنجش کارایی محاسباتی
  • 64. ملاحظات اخلاقی در یادگیری فدرال
  • 65. شفافیت در الگوریتم‌ها
  • 66. مسئولیت‌پذیری در نتایج
  • 67. توزیع منصفانه منافع
  • 68. یادگیری فدرال و مقررات داده
  • 69. قوانین حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 70. مطابقت با مقررات ملی
  • 71. تأثیر بر توسعه فناوری
  • 72. چالش‌های عملیاتی یادگیری فدرال
  • 73. مقیاس‌پذیری سیستم‌ها
  • 74. مدیریت دستگاه‌های ناهمگون
  • 75. پایش و رفع اشکال
  • 76. آینده یادگیری فدرال
  • 77. روندهای تحقیقاتی جدید
  • 78. کاربردهای نوظهور
  • 79. تأثیر بر هوش مصنوعی فراگیر
  • 80. یادگیری فدرال غیرمتمرکز
  • 81. فناوری بلاکچین و یادگیری فدرال
  • 82. امنیت پیشرفته در یادگیری فدرال
  • 83. یادگیری فدرال و هوش مصنوعی قابل اعتماد
  • 84. یادگیری فدرال اخلاقی و مسئولانه
  • 85. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال در ایران
  • 86. چالش‌های پیاده‌سازی در ایران
  • 87. فرصت‌های توسعه یادگیری فدرال در ایران
  • 88. کاربردهای احتمالی در صنایع داخلی
  • 89. ملاحظات حقوقی و شرعی در یادگیری فدرال
  • 90. انطباق با قوانین جمهوری اسلامی ایران
  • 91. چارچوب شرعی برای داده‌ها و مدل‌ها
  • 92. حفظ حریم خصوصی مطابق با فرهنگ ایرانی-اسلامی
  • 93. امنیت داده‌ها در چارچوب قوانین ملی
  • 94. یادگیری فدرال و حفظ منافع ملی
  • 95. توسعه مدل‌های بومی و مقاوم
  • 96. پیشرفت در حوزه هوش مصنوعی داخلی
  • 97. مدیریت داده‌های حساس در بخش دولتی
  • 98. یادگیری فدرال برای آموزش مجازی
  • 99. شخصی‌سازی محتوای آموزشی
  • 100. حفظ حریم خصوصی دانش‌آموزان

📚 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.