, ,

کتاب جامع تحلیل باینری شبکه‌های عصبی عمیق کامپایل شده

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 جامع تحلیل باینری شبکه‌های عصبی عمیق کامپایل شده

موضوع کلی: مهندسی معکوس و امنیت نرم‌افزار

موضوع میانی: تحلیل و مهندسی معکوس کد کامپایل شده

🎓 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. مقدمه‌ای بر مهندسی معکوس نرم‌افزار
  • 2. مبانی تحلیل باینری
  • 3. معماری پردازنده‌ها و مجموعه دستورالعمل‌ها
  • 4. مبانی زبان اسمبلی x86-64
  • 5. کار با دیباگرها (GDB, WinDbg)
  • 6. تکنیک‌های تحلیل استاتیک
  • 7. روش‌های تحلیل دینامیک
  • 8. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی عمیق
  • 9. معماری‌های پرکاربرد شبکه‌های عصبی
  • 10. فرآیند کامپایل و لینکینگ
  • 11. ساختار فایل‌های اجرایی (ELF, PE)
  • 12. تحلیل داده‌های ورودی و خروجی مدل‌ها
  • 13. استخراج مدل‌های یادگیری عمیق از باینری
  • 14. روش‌های شناسایی لایه‌های شبکه‌های عصبی
  • 15. تحلیل پارامترهای وزن و بایاس
  • 16. مهندسی معکوس توابع فعال‌سازی
  • 17. شناسایی عملیات ریاضی در کد کامپایل شده
  • 18. تحلیل عملیات ماتریسی و تنسور
  • 19. تکنیک‌های بازسازی کد با سطح بالاتر
  • 20. استفاده از ابزارهای مهندسی معکوس پیشرفته (IDA Pro, Ghidra)
  • 21. شناسایی الگوهای کد متداول در شبکه‌های عصبی
  • 22. مهندسی معکوس مدل‌های کانولوشنی (CNN)
  • 23. مهندسی معکوس مدل‌های بازگشتی (RNN)
  • 24. مهندسی معکوس مدل‌های ترنسفورمر
  • 25. تحلیل و مهندسی معکوس بخش‌های پیش‌پردازش داده
  • 26. مهندسی معکوس بخش‌های پس‌پردازش نتایج
  • 27. تکنیک‌های خودکارسازی تحلیل باینری
  • 28. استفاده از اسکریپت‌نویسی برای تحلیل (Python)
  • 29. شناسایی و تحلیل کدهای مبهم‌سازی شده (Obfuscated Code)
  • 30. تکنیک‌های مقابله با مهندسی معکوس (Anti-Reversing)
  • 31. تحلیل مکانیزم‌های حفاظتی نرم‌افزار
  • 32. مهندسی معکوس برنامه‌های نوشته شده با فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق
  • 33. تحلیل باینری مدل‌های TensorFlow کامپایل شده
  • 34. تحلیل باینری مدل‌های PyTorch کامپایل شده
  • 35. تحلیل باینری مدل‌های Keras کامپایل شده
  • 36. شناسایی و استخراج مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 37. مهندسی معکوس مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 38. مهندسی معکوس مدل‌های بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 39. تحلیل و مهندسی معکوس مدل‌های تشخیص تصویر
  • 40. تحلیل و مهندسی معکوس مدل‌های تشخیص اشیاء
  • 41. تحلیل و مهندسی معکوس مدل‌های تولید متن
  • 42. تحلیل و مهندسی معکوس مدل‌های ترجمه ماشینی
  • 43. تحلیل و مهندسی معکوس مدل‌های خلاصه‌سازی متن
  • 44. تحلیل و مهندسی معکوس مدل‌های تشخیص احساسات
  • 45. تحلیل و مهندسی معکوس مدل‌های طبقه‌بندی متن
  • 46. تحلیل و مهندسی معکوس مدل‌های تولید تصویر
  • 47. تحلیل و مهندسی معکوس مدل‌های تولید صدا
  • 48. تحلیل و مهندسی معکوس مدل‌های تشخیص گفتار
  • 49. شناسایی و تحلیل الگوریتم‌های یادگیری عمیق سفارشی
  • 50. مهندسی معکوس شبکه‌های عصبی گراف (GNN)
  • 51. تحلیل اتصالات و روابط در GNNها
  • 52. مهندسی معکوس مدل‌های تولیدی (Generative Models)
  • 53. تحلیل و مهندسی معکوس شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 54. تحلیل و مهندسی معکوس مدل‌های انتشار (Diffusion Models)
  • 55. مهندسی معکوس مدل‌های تشخیص ناهنجاری
  • 56. تحلیل و مهندسی معکوس مدل‌های پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 57. مهندسی معکوس مدل‌های خوشه‌بندی
  • 58. تحلیل و مهندسی معکوس مدل‌های کاهش ابعاد
  • 59. مهندسی معکوس مدل‌های تشخیص تقلب
  • 60. تحلیل و مهندسی معکوس مدل‌های پیش‌بینی رفتاری
  • 61. مهندسی معکوس مدل‌های توصیه گر
  • 62. تحلیل و مهندسی معکوس مدل‌های پردازش سیگنال
  • 63. مهندسی معکوس مدل‌های پردازش تصویر پزشکی
  • 64. تحلیل و مهندسی معکوس مدل‌های تشخیص بیماری
  • 65. مهندسی معکوس مدل‌های پیش‌بینی نتایج درمانی
  • 66. تحلیل و مهندسی معکوس مدل‌های مدل‌سازی بیولوژیکی
  • 67. مهندسی معکوس مدل‌های کاربردهای صنعتی هوش مصنوعی
  • 68. تحلیل و مهندسی معکوس مدل‌های کاربردهای مالی هوش مصنوعی
  • 69. مهندسی معکوس مدل‌های کاربردهای امنیتی هوش مصنوعی
  • 70. تحلیل و مهندسی معکوس مدل‌های کاربردهای رباتیک هوش مصنوعی
  • 71. مهندسی معکوس مدل‌های کاربردهای خودروهای خودران
  • 72. تحلیل و مهندسی معکوس مدل‌های یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 73. مهندسی معکوس مدل‌های یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 74. تحلیل و مهندسی معکوس مدل‌های یادگیری افزایشی (Incremental Learning)
  • 75. مهندسی معکوس مدل‌های یادگیری چند وظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 76. تحلیل و مهندسی معکوس مدل‌های یادگیری چندوجهی (Multi-modal Learning)
  • 77. مهندسی معکوس مدل‌های یادگیری عمیق روی دستگاه‌های محدود
  • 78. تحلیل و مهندسی معکوس مدل‌های بهینه‌سازی شده برای سخت‌افزار خاص
  • 79. مهندسی معکوس مدل‌های اجرای مدل‌های یادگیری عمیق روی میکروکنترلرها
  • 80. تحلیل و مهندسی معکوس مدل‌های اجرای مدل‌های یادگیری عمیق روی FPGA
  • 81. مهندسی معکوس مدل‌های اجرای مدل‌های یادگیری عمیق روی GPUهای موبایل
  • 82. چالش‌ها و محدودیت‌های مهندسی معکوس مدل‌های یادگیری عمیق
  • 83. مسائل اخلاقی و حقوقی در مهندسی معکوس مدل‌های یادگیری عمیق
  • 84. کاربرد مهندسی معکوس در کشف آسیب‌پذیری‌های مدل‌های هوش مصنوعی
  • 85. تحلیل و مهندسی معکوس حملات adversarial به مدل‌های یادگیری عمیق
  • 86. توسعه تکنیک‌های دفاع در برابر حملات adversarial
  • 87. مهندسی معکوس برای درک بهتر نحوه عملکرد مدل‌های یادگیری عمیق
  • 88. مطالعات موردی در مهندسی معکوس مدل‌های یادگیری عمیق
  • 89. آینده مهندسی معکوس در حوزه هوش مصنوعی
  • 90. نقش مهندسی معکوس در تضمین امنیت و قابلیت اطمینان مدل‌های هوش مصنوعی
  • 91. تدوین چارچوب‌های قانونی برای مهندسی معکوس مدل‌های هوش مصنوعی
  • 92. آموزش و توسعه مهارت‌های لازم برای مهندسی معکوس مدل‌های یادگیری عمیق
  • 93. جمع‌بندی و مسیرهای پیش رو در مهندسی معکوس مدل‌های یادگیری عمیق

📚 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 جامع تحلیل باینری شبکه‌های عصبی عمیق کامپایل شده”

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

پیمایش به بالا