, ,

کتاب یادگیری فدرال: اصول، حریم خصوصی و امنیت داده‌ها

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: اصول، حریم خصوصی و امنیت داده‌ها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری ماشین توزیع‌شده و امن

🎓 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. 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب یادگیری فدرال: اصول، حریم خصوصی و امنیت داده‌ها”

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

پیمایش به بالا