سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری عمیق در مهندسی معکوس نرم‌افزار

کتاب یادگیری عمیق در مهندسی معکوس نرم‌افزار

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 یادگیری عمیق در مهندسی معکوس نرم‌افزار

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری عمیق و کاربردهای آن

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی مهندسی معکوس نرم‌افزار
  • 2. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 3. مفاهیم پایه یادگیری ماشین
  • 4. انواع یادگیری ماشین (نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی)
  • 5. شبکه‌های عصبی مصنوعی: اصول اولیه
  • 6. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 7. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 8. بهینه‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 9. معماری‌های پیشرو (Feedforward Neural Networks)
  • 10. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNNs): مبانی
  • 11. کاربرد CNNs در پردازش تصویر
  • 12. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs): مبانی
  • 13. حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTM)
  • 14. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر (Transformers)
  • 15. پردازش زبان طبیعی (NLP) با یادگیری عمیق
  • 16. مقدمه‌ای بر مهندسی معکوس
  • 17. نرم‌افزار و ساختار آن
  • 18. کدهای اجرایی و فرمت فایل‌ها
  • 19. تکنیک‌های تحلیل ایستا (Static Analysis)
  • 20. تکنیک‌های تحلیل پویا (Dynamic Analysis)
  • 21. اشکال‌زدایی (Debugging) نرم‌افزار
  • 22. معماری‌های پردازنده‌ها و مجموعه دستورالعمل‌ها
  • 23. زبان اسمبلی (Assembly Language)
  • 24. ابزارهای مهندسی معکوس (مانند IDA Pro, Ghidra)
  • 25. مفاهیم پایه یادگیری عمیق برای مهندسی معکوس
  • 26. کاربرد CNNs در شناسایی الگوهای کد
  • 27. شناسایی توابع و بلوک‌های کد با یادگیری عمیق
  • 28. استخراج ویژگی از کدهای ماشین
  • 29. مدل‌سازی جریان کنترل (Control Flow) با یادگیری عمیق
  • 30. تشخیص بدافزار با استفاده از یادگیری عمیق
  • 31. شناسایی آسیب‌پذیری‌های نرم‌افزاری با یادگیری عمیق
  • 32. مهندسی معکوس پروتکل‌های ارتباطی
  • 33. تحلیل ترافیک شبکه با یادگیری عمیق
  • 34. تشخیص نفوذ و بدافزار در شبکه
  • 35. مهندسی معکوس سیستم‌های عامل
  • 36. تحلیل درایورها و کرنل سیستم‌عامل
  • 37. شناسایی روت‌کیت‌ها (Rootkits)
  • 38. مهندسی معکوس برنامه‌های موبایل (اندروید)
  • 39. مهندسی معکوس برنامه‌های موبایل (iOS)
  • 40. تحلیل اپلیکیشن‌های وب با یادگیری عمیق
  • 41. امنیت نرم‌افزار و نقاط ضعف رایج
  • 42. روش‌های ضد مهندسی معکوس (Anti-Reverse Engineering)
  • 43. روش‌های مقابله با ضد مهندسی معکوس
  • 44. یادگیری عمیق در شناسایی Obfuscation
  • 45. تحلیل کد مبهم شده (Obfuscated Code)
  • 46. استخراج اطلاعات از کد مبهم شده
  • 47. کاربرد یادگیری عمیق در تشخیص جعل (Spoofing)
  • 48. شناسایی نرم‌افزارهای تقلبی
  • 49. تکنیک‌های یادگیری تقویتی در مهندسی معکوس
  • 50. بهینه‌سازی فرآیندهای تحلیل
  • 51. یادگیری عمیق برای تحلیل باینری
  • 52. استخراج ساختار برنامه‌ها
  • 53. تشخیص شباهت بین کدها
  • 54. طبقه‌بندی انواع نرم‌افزار
  • 55. تحلیل داده‌های لاگ (Log Data) با یادگیری عمیق
  • 56. شناسایی رویدادهای مشکوک
  • 57. پیش‌بینی رفتار نرم‌افزار
  • 58. مدل‌سازی رفتاری با شبکه‌های عصبی
  • 59. کاربرد یادگیری عمیق در تحلیل بایت‌کد
  • 60. تحلیل بایت‌کد جاوا (Java Bytecode)
  • 61. تحلیل بایت‌کد دات‌نت (.NET)
  • 62. شناسایی کتابخانه‌ها و وابستگی‌ها
  • 63. استخراج اطلاعات پیکربندی
  • 64. تحلیل الگوهای کد تکراری
  • 65. تشخیص کدهای مشابه در مجموعه‌های بزرگ
  • 66. یادگیری عمیق برای تحلیل حافظه
  • 67. تحلیل حافظه در زمان اجرا
  • 68. شناسایی ساختارهای داده پیچیده
  • 69. استخراج اطلاعات از حافظه رم
  • 70. کاربرد یادگیری عمیق در تست نفوذ (Penetration Testing)
  • 71. شناسایی نقاط ضعف امنیتی
  • 72. خودکارسازی مراحل تست نفوذ
  • 73. مهندسی معکوس زبان‌های برنامه‌نویسی خاص
  • 74. تحلیل زبان‌های اسکریپت‌نویسی
  • 75. تحلیل زبان‌های سطح پایین
  • 76. شناسایی الگوریتم‌های رمزنگاری
  • 77. استخراج کلیدهای رمزنگاری (با رعایت قوانین)
  • 78. کاربرد یادگیری عمیق در تحلیل داده‌های حسگر
  • 79. تحلیل داده‌های IoT
  • 80. شناسایی الگوهای ارتباطی دستگاه‌ها
  • 81. مهندسی معکوس سیستم‌های نهفته (Embedded Systems)
  • 82. تحلیل سفت‌افزار (Firmware)
  • 83. شناسایی آسیب‌پذیری در سخت‌افزار
  • 84. تکنیک‌های پردازش تصویر در مهندسی معکوس
  • 85. تحلیل تصاویر صفحه نمایش
  • 86. شناسایی الگوهای گرافیکی
  • 87. یادگیری عمیق در تحلیل کد منبع (Source Code)
  • 88. شناسایی خطاها در کد منبع
  • 89. پیش‌بینی رفتار کد منبع
  • 90. کاربرد یادگیری عمیق در تحلیل داده‌های آموزشی
  • 91. آموزش مدل‌ها بر روی داده‌های مهندسی معکوس
  • 92. ارزیابی عملکرد مدل‌ها
  • 93. بهبود مدل‌های یادگیری عمیق
  • 94. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 95. استفاده از تکنیک‌های Regularization
  • 96. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) در مهندسی معکوس
  • 97. تولید داده‌های مصنوعی برای آموزش
  • 98. افزایش تنوع داده‌ها
  • 99. مهندسی معکوس در حوزه امنیت سایبری
  • 100. نقش یادگیری عمیق در دفاع سایبری

📚 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.