سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری فدرال: اصول، حریم خصوصی و امنیت داده‌ها

کتاب یادگیری فدرال: اصول، حریم خصوصی و امنیت 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 یادگیری فدرال: اصول، حریم خصوصی و امنیت داده‌ها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری ماشین توزیع‌شده و امن

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری ماشین
  • 2. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین توزیع‌شده
  • 3. مفهوم یادگیری فدرال
  • 4. تاریخچه یادگیری فدرال
  • 5. معماری سیستم‌های یادگیری فدرال
  • 6. انواع یادگیری فدرال
  • 7. یادگیری فدرال افقی
  • 8. یادگیری فدرال عمودی
  • 9. یادگیری فدرال تفکیکی
  • 10. الگوریتم‌های یادگیری فدرال
  • 11. توزیع داده‌ها در یادگیری فدرال
  • 12. چالش‌های توزیع داده
  • 13. همگنی و ناهمگنی داده‌ها
  • 14. تأثیر ناهمگنی بر یادگیری فدرال
  • 15. روش‌های مقابله با ناهمگنی
  • 16. جمع‌آوری و تجمیع مدل‌ها
  • 17. مدل‌های تجمیع گرادیان
  • 18. مدل‌های تجمیع مدل
  • 19. امنیت در یادگیری فدرال
  • 20. حملات به حریم خصوصی در یادگیری فدرال
  • 21. حملات تزریق گرادیان
  • 22. حملات استنتاج عضویت
  • 23. حملات بازسازی مدل
  • 24. حفظ حریم خصوصی در یادگیری فدرال
  • 25. تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی
  • 26. حریم خصوصی تفاضلی
  • 27. رمزنگاری همومورفیک
  • 28. محاسبات چندجانبه امن
  • 29. پیاده‌سازی حریم خصوصی تفاضلی
  • 30. کاربرد حریم خصوصی تفاضلی در یادگیری فدرال
  • 31. پیاده‌سازی رمزنگاری همومورفیک
  • 32. کاربرد رمزنگاری همومورفیک در یادگیری فدرال
  • 33. پیاده‌سازی محاسبات چندجانبه امن
  • 34. کاربرد محاسبات چندجانبه امن در یادگیری فدرال
  • 35. امنیت در برابر حملات مخرب
  • 36. مقاومت در برابر داده‌های مخرب
  • 37. مقاومت در برابر مدل‌های مخرب
  • 38. تکنیک‌های تشخیص داده‌های مخرب
  • 39. تکنیک‌های تشخیص مدل‌های مخرب
  • 40. اعتماد و احراز هویت در یادگیری فدرال
  • 41. مدیریت مشارکت‌کنندگان
  • 42. بررسی صحت مدل‌ها
  • 43. اعتبار سنجی مدل‌های فدرال
  • 44. کاربردهای یادگیری فدرال
  • 45. یادگیری فدرال در سلامت
  • 46. یادگیری فدرال در امور مالی
  • 47. یادگیری فدرال در اینترنت اشیاء
  • 48. یادگیری فدرال در هوشمندسازی شهری
  • 49. یادگیری فدرال در آموزش
  • 50. یادگیری فدرال در تحلیل رفتار مصرف‌کننده
  • 51. یادگیری فدرال در تشخیص پزشکی
  • 52. یادگیری فدرال در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 53. یادگیری فدرال در پردازش زبان طبیعی
  • 54. یادگیری فدرال در بینایی ماشین
  • 55. یادگیری فدرال در شبکه‌های اجتماعی
  • 56. یادگیری فدرال در صنعت خودروسازی
  • 57. یادگیری فدرال در انرژی
  • 58. چالش‌های عملیاتی یادگیری فدرال
  • 59. مقیاس‌پذیری در یادگیری فدرال
  • 60. بهینه‌سازی ارتباطات
  • 61. مدیریت منابع محاسباتی
  • 62. مصرف انرژی در یادگیری فدرال
  • 63. استانداردهای یادگیری فدرال
  • 64. چارچوب‌های نرم‌افزاری یادگیری فدرال
  • 65. TensorFlow Federated
  • 66. PySyft
  • 67. Flower
  • 68. نرم‌افزارهای متن‌باز برای یادگیری فدرال
  • 69. کتابخانه‌های مرتبط با یادگیری فدرال
  • 70. یادگیری فدرال و مقررات داده
  • 71. قوانین حفاظت از داده‌ها
  • 72. مقررات داخلی ایران در خصوص داده‌ها
  • 73. مسائل اخلاقی در یادگیری فدرال
  • 74. شفافیت در یادگیری فدرال
  • 75. قابلیت تفسیر مدل‌های فدرال
  • 76. مسئولیت‌پذیری در یادگیری فدرال
  • 77. توسعه مدل‌های عادلانه در یادگیری فدرال
  • 78. یادگیری فدرال و هوش مصنوعی مسئولانه
  • 79. آینده یادگیری فدرال
  • 80. روندهای تحقیقاتی جدید
  • 81. یادگیری فدرال و محاسبات ابری
  • 82. یادگیری فدرال و بلوکچین
  • 83. یادگیری فدرال و هوش مصنوعی مولد
  • 84. یادگیری فدرال و یادگیری تقویتی
  • 85. یادگیری فدرال و یادگیری عمیق
  • 86. یادگیری فدرال و محاسبات لبه
  • 87. یادگیری فدرال برای داده‌های حساس
  • 88. پژوهش‌های پیشرفته در یادگیری فدرال
  • 89. مطالعات موردی پیشرفته
  • 90. پیاده‌سازی‌های پیشرفته یادگیری فدرال
  • 91. پروژه‌های عملی یادگیری فدرال
  • 92. تحلیل آماری نتایج یادگیری فدرال
  • 93. ارزیابی جامع عملکرد سیستم‌های فدرال
  • 94. نکات پایانی در یادگیری فدرال

📚 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.