, ,

کتاب یادگیری فدرال با تضمین‌های حریم خصوصی سطح کاربر

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 یادگیری فدرال با تضمین‌های حریم خصوصی سطح کاربر

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین امن

موضوع میانی: حریم خصوصی در یادگیری ماشین

🎓 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 یادگیری فدرال
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین
  • 4. مفاهیم یادگیری فدرال
  • 5. معماری یادگیری فدرال
  • 6. چالش‌های یادگیری فدرال
  • 7. امنیت در یادگیری فدرال
  • 8. حریم خصوصی در یادگیری فدرال
  • 9. مقدمه‌ای بر حریم خصوصی سطح کاربر
  • 10. تضمین‌های حریم خصوصی
  • 11. مفهوم نویز در حریم خصوصی
  • 12. حریم خصوصی تفاضلی (Differential Privacy)
  • 13. مفاهیم پایه حریم خصوصی تفاضلی
  • 14. تابع حساسیت (Sensitivity Function)
  • 15. مکانیسم لابلاس (Laplace Mechanism)
  • 16. مکانیسم گاوسی (Gaussian Mechanism)
  • 17. حریم خصوصی تفاضلی در یادگیری فدرال
  • 18. پیاده‌سازی حریم خصوصی تفاضلی در سرور مرکزی
  • 19. پیاده‌سازی حریم خصوصی تفاضلی در کلاینت‌ها
  • 20. تضمین‌های حریم خصوصی سطح کاربر
  • 21. تعریف حریم خصوصی سطح کاربر
  • 22. مزایای حریم خصوصی سطح کاربر
  • 23. چالش‌های حریم خصوصی سطح کاربر
  • 24. تضمین‌های کمی حریم خصوصی سطح کاربر
  • 25. ارتباط حریم خصوصی تفاضلی و سطح کاربر
  • 26. روش‌های افزایش حریم خصوصی در یادگیری فدرال
  • 27. رمزنگاری همومورفیک (Homomorphic Encryption)
  • 28. محاسبات چندجانبه امن (Secure Multi-Party Computation)
  • 29. ترکیب یادگیری فدرال با رمزنگاری
  • 30. ترکیب یادگیری فدرال با MPC
  • 31. حفظ حریم خصوصی در مراحل آموزش
  • 32. حفظ حریم خصوصی در جمع‌آوری داده
  • 33. حفظ حریم خصوصی در انتشار مدل
  • 34. حفظ حریم خصوصی در به‌روزرسانی مدل
  • 35. روش‌های حمله به حریم خصوصی در یادگیری فدرال
  • 36. استنتاج عضویت (Membership Inference)
  • 37. استنتاج ویژگی (Attribute Inference)
  • 38. حملات بازسازی داده (Data Reconstruction Attacks)
  • 39. روش‌های دفاع در برابر حملات حریم خصوصی
  • 40. فیلتر کردن نویز و داده‌های مخرب
  • 41. اعتبارسنجی مدل با حفظ حریم خصوصی
  • 42. مدیریت داده‌های حساس در یادگیری فدرال
  • 43. قوانین و مقررات حریم خصوصی در ایران
  • 44. قانون حفاظت از داده‌ها
  • 45. استانداردهای امنیتی در ایران
  • 46. آیین‌نامه‌های مرتبط با داده‌های دیجیتال
  • 47. مسئولیت‌پذیری در یادگیری فدرال
  • 48. مسئولیت سرور مرکزی
  • 49. مسئولیت کلاینت‌ها
  • 50. مسئولیت توسعه‌دهندگان
  • 51. اخلاق در یادگیری فدرال
  • 52. سوگیری در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 53. کاهش سوگیری با حفظ حریم خصوصی
  • 54. فهم‌پذیری (Explainability) در یادگیری فدرال
  • 55. حفظ حریم خصوصی در مدل‌های قابل فهم
  • 56. کاربردهای یادگیری فدرال امن
  • 57. کاربرد در حوزه سلامت
  • 58. کاربرد در حوزه مالی
  • 59. کاربرد در حوزه اینترنت اشیاء
  • 60. کاربرد در تشخیص پزشکی
  • 61. کاربرد در پیش‌بینی رفتار کاربر
  • 62. کاربرد در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 63. کاربرد در شبکه‌های اجتماعی
  • 64. کاربرد در خودروهای خودران
  • 65. کاربرد در مدیریت شهری
  • 66. پروتکل‌های ارتباطی امن در یادگیری فدرال
  • 67. استانداردهای امنیتی ارتباطات
  • 68. پیاده‌سازی پروتکل‌های امن
  • 69. ارزیابی امنیتی سیستم‌های یادگیری فدرال
  • 70. معیارهای ارزیابی امنیتی
  • 71. ابزارهای ارزیابی امنیتی
  • 72. مطالعات موردی یادگیری فدرال امن
  • 73. چالش‌های پیاده‌سازی در مقیاس بزرگ
  • 74. راهکارهای مقیاس‌پذیری با حفظ حریم خصوصی
  • 75. آینده یادگیری فدرال امن
  • 76. روندهای تحقیقاتی جدید
  • 77. تکنولوژی‌های نوظهور
  • 78. اثرات اجتماعی و اقتصادی یادگیری فدرال امن
  • 79. توسعه مدل‌های سازگار با قوانین ایران
  • 80. ملاحظات حقوقی در پیاده‌سازی
  • 81. تضمین انطباق با مقررات داخلی
  • 82. ارزیابی ریسک حریم خصوصی
  • 83. مدیریت دسترسی در یادگیری فدرال
  • 84. احراز هویت کلاینت‌ها
  • 85. مجوزدهی به کلاینت‌ها
  • 86. پروتکل‌های احراز هویت امن
  • 87. استانداردهای امنیتی داده در ایران
  • 88. حفاظت از داده‌های در حال انتقال
  • 89. حفاظت از داده‌های در حال پردازش
  • 90. حفاظت از داده‌های ذخیره شده
  • 91. مدیریت کلیدها در رمزنگاری
  • 92. پروتکل‌های مدیریت کلید
  • 93. امنیت زیرساخت‌های یادگیری فدرال
  • 94. امنیت سرور مرکزی
  • 95. امنیت تجهیزات کلاینت‌ها
  • 96. بررسی آسیب‌پذیری‌های احتمالی
  • 97. روش‌های شناسایی آسیب‌پذیری
  • 98. تست نفوذ در سیستم‌های یادگیری فدرال
  • 99. آموزش کاربران در خصوص حفظ حریم خصوصی
  • 100. آگاهی‌بخشی در مورد خطرات

📚 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 یادگیری فدرال با تضمین‌های حریم خصوصی سطح کاربر”

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

پیمایش به بالا