سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مقابله با تقلب در نظام بانکی با هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

کتاب مقابله با تقلب در نظام بانکی با هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

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 مقابله با تقلب در نظام بانکی با هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و امنیت

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در امنیت سایبری

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر امنیت سایبری در نظام بانکی
  • 2. مبانی هوش مصنوعی برای تحلیل امنیتی
  • 3. یادگیری ماشین در شناسایی الگوهای تقلب
  • 4. مجموعه داده‌ها و پیش‌پردازش برای مدل‌های امنیتی
  • 5. معرفی الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده در امنیت
  • 6. کاربرد رگرسیون لجستیک در پیش‌بینی تقلب
  • 7. درختان تصمیم و جنگل‌های تصادفی برای تشخیص ناهنجاری
  • 8. ماشین‌های بردار پشتیبان در طبقه‌بندی تراکنش‌های بانکی
  • 9. یادگیری بدون نظارت برای کشف تقلب‌های جدید
  • 10. خوشه‌بندی تراکنش‌های مشکوک
  • 11. تشخیص ناهنجاری با الگوریتم‌های مبتنی بر چگالی
  • 12. شبکه‌های عصبی مصنوعی در امنیت سایبری
  • 13. کاربرد شبکه‌های عصبی کانولوشنال در تحلیل داده‌های بانکی
  • 14. شبکه‌های عصبی بازگشتی برای تحلیل سری‌های زمانی تراکنش‌ها
  • 15. پردازش زبان طبیعی در تحلیل گزارش‌های امنیتی
  • 16. مدل‌های زبانی برای کشف کلاهبرداری‌های مبتنی بر متن
  • 17. مهندسی ویژگی برای بهبود عملکرد مدل‌های امنیتی
  • 18. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین در امنیت
  • 19. معیارهای دقت، صحت و بازیابی در تشخیص تقلب
  • 20. منحنی ROC و AUC برای سنجش توانایی تفکیک مدل‌ها
  • 21. اعتبارسنجی متقابل برای اطمینان از تعمیم‌پذیری مدل
  • 22. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در سیستم‌های بانکی
  • 23. چالش‌های عملیاتی در استقرار مدل‌های امنیتی
  • 24. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 25. ملاحظات اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی در امنیت
  • 26. قوانین و مقررات مربوط به داده‌های بانکی در ایران
  • 27. چارچوب‌های قانونی برای استفاده از هوش مصنوعی در بانکداری
  • 28. مدیریت ریسک در پیاده‌سازی راهکارهای هوش مصنوعی
  • 29. مقابله با حملات به مدل‌های یادگیری ماشین
  • 30. توضیح‌پذیری مدل‌های یادگیری ماشین در امنیت (XAI)
  • 31. تکنیک‌های افزایش داده برای مجموعه داده‌های نامتوازن
  • 32. روش‌های کاهش ابعاد برای داده‌های با حجم بالا
  • 33. یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی پاسخ‌های امنیتی
  • 34. کاربرد یادگیری عمیق در تشخیص بدافزارها
  • 35. تحلیل شبکه‌های اجتماعی برای شناسایی تهدیدات
  • 36. سیستم‌های توصیه‌گر برای جلوگیری از تقلب
  • 37. مدل‌سازی رفتار کاربر برای تشخیص فعالیت‌های مشکوک
  • 38. تحلیل ریسک اعتباری با یادگیری ماشین
  • 39. شناسایی پولشویی با استفاده از هوش مصنوعی
  • 40. پیشگیری از فیشینگ با تحلیل الگوهای ارتباطی
  • 41. امنیت تراکنش‌های آنلاین و موبایلی
  • 42. مقاوم‌سازی سیستم‌های بانکی در برابر حملات سایبری
  • 43. مدیریت حوادث امنیتی در نظام بانکی
  • 44. نقش تحلیل داده‌های کلان در امنیت سایبری
  • 45. استفاده از هوش مصنوعی در تحلیل لاگ‌های امنیتی
  • 46. تشخیص نفوذ با استفاده از یادگیری ماشین
  • 47. پیش‌بینی نقاط ضعف امنیتی با تحلیل داده‌ها
  • 48. مدل‌سازی تهدیدات سایبری در صنعت بانکداری
  • 49. سیستم‌های تشخیص و جلوگیری از تقلب (FDS)
  • 50. بهینه‌سازی قوانین در سیستم‌های تشخیص تقلب
  • 51. یادگیری مستمر و انطباق مدل‌ها با تهدیدات جدید
  • 52. پایش رفتار غیرعادی در تراکنش‌های بانکی
  • 53. استفاده از هوش مصنوعی در کشف تقلب‌های داخلی
  • 54. مقاومت در برابر حملات متقابل (Adversarial Attacks)
  • 55. تکنیک‌های تشخیص تقلب در زمان واقعی (Real-time)
  • 56. تحلیل ریسک در استفاده از رمزارزها و فناوری بلاکچین (با رعایت مقررات)
  • 57. ملاحظات امنیتی در قراردادهای هوشمند (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
  • 58. حفاظت از اطلاعات مشتریان در برابر سرقت هویت
  • 59. نقش هوش مصنوعی در ارزیابی ریسک امنیتی
  • 60. بهبود فرآیندهای احراز هویت با استفاده از بیومتریک (با رعایت استانداردها)
  • 61. تحلیل ریسک ناشی از اتوماسیون فرآیندها
  • 62. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل ریسک‌های زنجیره تامین بانکی
  • 63. شناسایی کلاهبرداری‌های مربوط به وام‌ها
  • 64. پیشگیری از تقلب در معاملات سهام (با رعایت قوانین)
  • 65. مدیریت ریسک انطباق با مقررات (Compliance Risk)
  • 66. استفاده از هوش مصنوعی در نظارت بر بازار (Market Surveillance)
  • 67. تحلیل ریسک‌های سایبری در بانکداری خرد
  • 68. پیشگیری از تقلب در پرداخت‌های غیرنقدی
  • 69. مدل‌سازی ریسک‌های ناشی از اینترنت اشیاء (IoT) در بانکداری
  • 70. کاربرد تحلیل رفتار کاربر در کشف تقلب‌های بانکی
  • 71. تکنیک‌های تشخیص تقلب با استفاده از گراف‌ها
  • 72. مدیریت ریسک در استفاده از سرویس‌های ابری (Cloud)
  • 73. امنیت داده‌ها در فرآیندهای مهاجرت سیستم‌ها
  • 74. استفاده از هوش مصنوعی در تحلیل ریسک‌های مربوط به شخص ثالث (Third-party Risk)
  • 75. تکنیک‌های یادگیری فدرال شده برای حفظ حریم خصوصی
  • 76. مدل‌سازی ریسک‌های ناشی از نرم‌افزارهای منبع باز
  • 77. کاربرد هوش مصنوعی در بهینه‌سازی سیاست‌های امنیتی
  • 78. تحلیل تهدیدات پیشرفته مستمر (APT)
  • 79. مدیریت ریسک در اجرای پروژه‌های تحول دیجیتال
  • 80. نقش هوش مصنوعی در ارتقاء امنیت پایانه‌های فروش (POS)
  • 81. شناسایی تقلب در تراکنش‌های کارت به کارت
  • 82. مدیریت ریسک در استفاده از فناوری‌های جدید بانکی
  • 83. تکنیک‌های تشخیص کلاهبرداری در خدمات بانکی آنلاین
  • 84. کاربرد هوش مصنوعی در بهبود فرآیندهای کشف و گزارش تقلب
  • 85. تحلیل ریسک‌های سایبری در بانکداری سرمایه‌گذاری
  • 86. پیشگیری از تقلب در حساب‌های سپرده
  • 87. مدل‌سازی ریسک‌های مربوط به کارکنان
  • 88. استفاده از هوش مصنوعی در ارزیابی ریسک‌های اعتباری ناشی از تقلب
  • 89. تحلیل تهدیدات سایبری در پیام‌رسان‌های بانکی
  • 90. مدیریت ریسک در استفاده از نرم‌افزارهای خارجی
  • 91. تکنیک‌های تشخیص و پیشگیری از تقلب در وام‌های خرد
  • 92. کاربرد هوش مصنوعی در افزایش امنیت سیستم‌های پرداخت
  • 93. تحلیل ریسک‌های سایبری در بانکداری بین‌المللی
  • 94. پیشگیری از تقلب در حواله‌های بانکی
  • 95. مدل‌سازی ریسک‌های ناشی از اتصالات شبکه‌ای
  • 96. استفاده از هوش مصنوعی در ارزیابی ریسک‌های امنیتی بلندمدت
  • 97. تحلیل تهدیدات سایبری در ابزارهای مالی
  • 98. مدیریت ریسک در اجرای راهکارهای امنیتی جدید
  • 99. تکنیک‌های تشخیص تقلب در خدمات بانکداری سرمایه‌گذاری
  • 100. کاربرد هوش مصنوعی در بهینه‌سازی فرآیندهای مدیریت ریسک

📚 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.