سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری فدرال (Federated Learning) برای حفظ حریم خصوصی

کتاب یادگیری فدرال (Federated Learning) برای حفظ حریم خصوصی

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 (Federated Learning) برای حفظ حریم خصوصی

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: علم داده (Data Science)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال و حفظ حریم خصوصی
  • 2. مفاهیم کلیدی حریم خصوصی در یادگیری ماشین
  • 3. انواع حملات به حریم خصوصی در داده‌ها
  • 4. تکنیک‌های متداول حفظ حریم خصوصی
  • 5. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 6. معماری پایه یادگیری فدرال
  • 7. چالش‌های اصلی در یادگیری فدرال
  • 8. انواع یادگیری فدرال (مرکزی، غیرمرکزی)
  • 9. الگوریتم‌های استاندارد یادگیری فدرال (FedAvg)
  • 10. تنظیمات و پارامترهای کلیدی FedAvg
  • 11. عیب‌یابی و بهینه‌سازی الگوریتم FedAvg
  • 12. یادگیری فدرال برای طبقه‌بندی تصاویر
  • 13. یادگیری فدرال برای تشخیص اشیاء
  • 14. یادگیری فدرال برای پردازش زبان طبیعی
  • 15. یادگیری فدرال در حوزه سلامت (حفظ حریم خصوصی بیماران)
  • 16. کاربرد یادگیری فدرال در صنعت بانکداری
  • 17. یادگیری فدرال برای دستگاه‌های اینترنت اشیاء (IoT)
  • 18. یادگیری فدرال برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 19. تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی در یادگیری فدرال: حریم خصوصی تفاضلی (Differential Privacy)
  • 20. پیاده‌سازی حریم خصوصی تفاضلی در یادگیری فدرال
  • 21. تنظیم نویز در حریم خصوصی تفاضلی
  • 22. مفاهیم پیشرفته حریم خصوصی تفاضلی
  • 23. تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی در یادگیری فدرال: رمزنگاری همومورفیک (Homomorphic Encryption)
  • 24. مقدمه‌ای بر رمزنگاری همومورفیک
  • 25. کاربرد رمزنگاری همومورفیک در یادگیری فدرال
  • 26. چالش‌های محاسباتی رمزنگاری همومورفیک
  • 27. تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی در یادگیری فدرال: Secure Multi-Party Computation (SMPC)
  • 28. مقدمه‌ای بر SMPC
  • 29. کاربرد SMPC در یادگیری فدرال
  • 30. محدودیت‌های SMPC
  • 31. ترکیب تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی در یادگیری فدرال
  • 32. مدل‌های یادگیری فدرال با حریم خصوصی پیشرفته
  • 33. ارزیابی امنیت و حریم خصوصی در مدل‌های فدرال
  • 34. مدل‌های مقیاس‌پذیر یادگیری فدرال
  • 35. یادگیری فدرال ناهمگن (Heterogeneous Federated Learning)
  • 36. مدیریت داده‌های ناهمگن در یادگیری فدرال
  • 37. یادگیری فدرال برای داده‌های غیرهم‌توزیع (Non-IID Data)
  • 38. روش‌های مقابله با داده‌های Non-IID
  • 39. تکنیک‌های ارتقاء مدل در یادگیری فدرال
  • 40. یادگیری فدرال با ارتباطات محدود
  • 41. بهینه‌سازی ارتباطات در یادگیری فدرال
  • 42. فشرده‌سازی مدل و پارامترها
  • 43. یادگیری فدرال با مصرف توان پایین
  • 44. یادگیری فدرال برای دستگاه‌های موبایل
  • 45. یادگیری فدرال با پویایی کلاینت‌ها
  • 46. مدیریت کلاینت‌های نامعتبر در یادگیری فدرال
  • 47. تشخیص و مقابله با حملات در یادگیری فدرال
  • 48. حملات مسموم‌سازی داده (Data Poisoning Attacks)
  • 49. حملات مسموم‌سازی مدل (Model Poisoning Attacks)
  • 50. روش‌های دفاع در برابر حملات مسموم‌سازی
  • 51. حملات استنتاج عضویت (Membership Inference Attacks)
  • 52. روش‌های دفاع در برابر حملات استنتاج عضویت
  • 53. حملات استنتاج ویژگی (Attribute Inference Attacks)
  • 54. روش‌های دفاع در برابر حملات استنتاج ویژگی
  • 55. حریم خصوصی در یادگیری فدرال بر روی داده‌های حساس
  • 56. کاربرد یادگیری فدرال در تحلیل داده‌های پزشکی
  • 57. حفظ حریم خصوصی در داده‌های ژنتیکی با یادگیری فدرال
  • 58. یادگیری فدرال و مسائل اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 59. چارچوب‌های قانونی و مقرراتی برای یادگیری فدرال
  • 60. مقررات حفظ داده‌ها در ایران و یادگیری فدرال
  • 61. استانداردهای فنی برای پیاده‌سازی یادگیری فدرال
  • 62. مقایسه یادگیری فدرال با روش‌های متمرکز
  • 63. مزایا و معایب یادگیری فدرال در سناریوهای مختلف
  • 64. یادگیری فدرال با یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 65. یادگیری فدرال برای پردازش تصویر پیشرفته
  • 66. یادگیری فدرال برای مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
  • 67. تکنیک‌های تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های فدرال
  • 68. یادگیری فدرال و مفاهیم یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 69. چالش‌های پیاده‌سازی عملی یادگیری فدرال
  • 70. ابزارها و فریم‌ورک‌های یادگیری فدرال (TensorFlow Federated)
  • 71. ابزارها و فریم‌ورک‌های یادگیری فدرال (PySyft)
  • 72. ابزارها و فریم‌ورک‌های یادگیری فدرال (Flower)
  • 73. یادگیری فدرال در محیط‌های شبیه‌سازی شده
  • 74. ارزیابی عملکرد مدل‌های فدرال در مقیاس بزرگ
  • 75. مدیریت چرخه عمر مدل‌های یادگیری فدرال
  • 76. یادگیری فدرال برای سناریوهای واقعیت افزوده
  • 77. یادگیری فدرال در شبکه‌های اجتماعی
  • 78. یادگیری فدرال برای سیستم‌های تشخیص تقلب
  • 79. یادگیری فدرال و امنیت بلاکچین
  • 80. یادگیری فدرال برای شبکه‌های هوشمند
  • 81. یادگیری فدرال و محاسبات لبه (Edge Computing)
  • 82. بهینه‌سازی منابع در محاسبات لبه با یادگیری فدرال
  • 83. یادگیری فدرال برای خودروهای خودران
  • 84. یادگیری فدرال و شهر هوشمند
  • 85. یادگیری فدرال برای تحلیل احساسات
  • 86. یادگیری فدرال و پردازش صدا
  • 87. یادگیری فدرال برای تشخیص گفتار
  • 88. یادگیری فدرال در حوزه آموزش و پرورش
  • 89. یادگیری فدرال برای شخصی‌سازی آموزش
  • 90. آینده یادگیری فدرال و حریم خصوصی
  • 91. روندهای تحقیقاتی جدید در یادگیری فدرال
  • 92. چالش‌های مقیاس‌پذیری در یادگیری فدرال
  • 93. یادگیری فدرال مقاوم در برابر حملات adversarial
  • 94. یادگیری فدرال و مفهوم اعتماد (Trust)
  • 95. اهمیت یادگیری فدرال در دنیای داده‌محور امروز
  • 96. ملاحظات حقوقی و اخلاقی در توسعه یادگیری فدرال
  • 97. مبانی فقهی و شرعی حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 98. مبانی حقوقی حفاظت از داده‌ها در جمهوری اسلامی ایران

📚 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.