سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب حریم خصوصی از ابتدا: طراحی امن LLMs

کتاب حریم خصوصی از ابتدا: طراحی امن LLMs

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 حریم خصوصی از ابتدا: طراحی امن LLMs

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: امنیت و حریم خصوصی در LLMs

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر حریم خصوصی و امنیت داده در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 2. مبانی نظری حریم خصوصی در عصر دیجیتال
  • 3. اهمیت حریم خصوصی در طراحی سیستم‌های نرم‌افزاری
  • 4. مروری بر قوانین و مقررات حریم خصوصی در ایران
  • 5. آیین‌نامهٔ ساماندهی محتوای دیجیتال و الزامات آن
  • 6. مصوبات شورای عالی انقلاب فرهنگی مرتبط با محتوای آموزشی
  • 7. حدود شرعی و اخلاقی در تولید و انتشار محتوا
  • 8. مفهوم داده‌های حساس و طبقه‌بندی آن‌ها
  • 9. شناسایی تهدیدات علیه حریم خصوصی در سامانه‌های هوش مصنوعی
  • 10. نقش طراحی امن (Secure by Design) در حفاظت از حریم خصوصی
  • 11. اصول کلی طراحی امن در توسعهٔ نرم‌افزار
  • 12. اصول حفظ حریم خصوصی در طراحی (Privacy by Design)
  • 13. تکنیک‌های ناشناس‌سازی و شبه‌ناشناس‌سازی داده‌ها
  • 14. رمزنگاری داده‌ها در حالت سکون و در حال انتقال
  • 15. مدیریت دسترسی و احراز هویت در سامانه‌های پیچیده
  • 16. پروتکل‌های امنیتی شبکه برای حفاظت از داده‌ها
  • 17. مبانی امنیت اطلاعات در پردازش داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 18. چالش‌های حریم خصوصی در یادگیری ماشین
  • 19. روش‌های آموزش مدل‌های یادگیری ماشین با حفظ حریم خصوصی
  • 20. یادگیری فدرال (Federated Learning) و مزایای آن برای حریم خصوصی
  • 21. حفظ حریم خصوصی در استنتاج مدل‌های یادگیری ماشین
  • 22. تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی در مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 23. آسیب‌پذیری‌های رایج در LLMs و راهکارهای مقابله
  • 24. حملات مرتبط با حریم خصوصی علیه LLMs (مانند استخراج داده)
  • 25. روش‌های ارزیابی میزان حفظ حریم خصوصی در LLMs
  • 26. استانداردهای فنی مرتبط با امنیت و حریم خصوصی در LLMs
  • 27. حریم خصوصی در فرآیند جمع‌آوری داده برای آموزش LLMs
  • 28. تطابق با قوانین و مقررات در جمع‌آوری داده
  • 29. داده‌های شخصی در متون و مکالمات
  • 30. تکنیک‌های پاکسازی و فیلترینگ داده‌های آموزشی
  • 31. حریم خصوصی در مرحلهٔ پیش‌پردازش داده‌ها
  • 32. مدل‌های زبانی و نمایش اطلاعات شخصی
  • 33. جلوگیری از نشت اطلاعات در خروجی LLMs
  • 34. تکنیک‌های تولید متن با حفظ حریم خصوصی
  • 35. ارزیابی ریسک‌های حریم خصوصی در پیاده‌سازی LLMs
  • 36. مدیریت چرخهٔ عمر داده در سیستم‌های LLM
  • 37. مستندسازی فرآیندهای مرتبط با حریم خصوصی
  • 38. آموزش کاربران در خصوص حفظ حریم خصوصی
  • 39. نقش سیاست‌گذاری سازمانی در حفاظت از حریم خصوصی
  • 40. پیاده‌سازی کنترل‌های دسترسی مبتنی بر نقش (RBAC)
  • 41. ملاحظات حریم خصوصی در استفاده از سرویس‌های شخص ثالث
  • 42. مدیریت و پاسخگویی به حوادث امنیتی مرتبط با حریم خصوصی
  • 43. قوانین مربوط به نقض داده‌ها و اطلاع‌رسانی
  • 44. حریم خصوصی در مراحل نگهداری و بایگانی داده‌ها
  • 45. از بین بردن امن داده‌ها پس از اتمام نیاز
  • 46. ملاحظات حریم خصوصی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 47. امنیت داده‌ها در فرآیندهای همکاری و اشتراک‌گذاری
  • 48. حریم خصوصی در پردازش داده‌های صوتی و تصویری
  • 49. مدل‌های زبانی برای پردازش زبان فارسی و چالش‌های حریم خصوصی
  • 50. تکنیک‌های انطباق LLMs با فرهنگ و قوانین ایران
  • 51. ملاحظات شرعی در استفاده از LLMs
  • 52. حریم خصوصی در کاربردهای LLM در آموزش عالی
  • 53. حریم خصوصی در کاربردهای LLM در حوزهٔ سلامت
  • 54. حریم خصوصی در کاربردهای LLM در حوزهٔ مالی
  • 55. حریم خصوصی در کاربردهای LLM در حوزهٔ حقوق
  • 56. حریم خصوصی در کاربردهای LLM در حوزهٔ رسانه
  • 57. مدل‌های زبانی و جلوگیری از تولید محتوای نامناسب
  • 58. تکنیک‌های اعتدال محتوا (Content Moderation) با کمک LLMs
  • 59. نقش بازخورد کاربران در بهبود حفظ حریم خصوصی
  • 60. اصول اخلاقی در توسعه و به‌کارگیری LLMs
  • 61. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی‌های LLMs
  • 62. توسعهٔ ابزارهای ارزیابی حریم خصوصی برای LLMs
  • 63. استفاده از تکنیک‌های یادگیری تقویتی برای حفظ حریم خصوصی
  • 64. حریم خصوصی در مدل‌های مولد (Generative Models)
  • 65. تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی در انتقال یادگیری (Transfer Learning)
  • 66. مدیریت کلیدهای رمزنگاری و گواهی‌های امنیتی
  • 67. استانداردهای حسابرسی امنیتی و حریم خصوصی
  • 68. ارزیابی مقاومت LLMs در برابر حملات تزریق (Prompt Injection)
  • 69. حریم خصوصی در فرآیند fine-tuning مدل‌های LLM
  • 70. تکنیک‌های حذف نویز از داده‌های آموزشی
  • 71. حفظ حریم خصوصی در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 72. مبانی امنیت داده در سیستم‌های توصیه‌گر (Recommendation Systems)
  • 73. حریم خصوصی در تحلیل رفتاری کاربران
  • 74. تکنیک‌های تشخیص و جلوگیری از سوءاستفاده از LLMs
  • 75. حریم خصوصی در پردازش داده‌های موقعیت مکانی
  • 76. ملاحظات امنیتی در معماری‌های LLM
  • 77. نقش هوش مصنوعی در نظارت و حفاظت از حریم خصوصی
  • 78. چالش‌های حریم خصوصی در داده‌های متنی بلند
  • 79. تکنیک‌های کاهش واریانس در مدل‌های حفظ حریم خصوصی
  • 80. حریم خصوصی در پردازش زبان‌های مختلف
  • 81. ملاحظات حقوقی در استفاده از LLMs در سازمان‌ها
  • 82. مدیریت دانش و مستندسازی در حوزهٔ حریم خصوصی LLMs
  • 83. آموزش مستمر تیم‌های توسعه در خصوص امنیت و حریم خصوصی
  • 84. پیاده‌سازی چارچوب‌های مدیریت ریسک حریم خصوصی
  • 85. تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی در مدل‌های گراف (Graph Neural Networks)
  • 86. حریم خصوصی در پردازش داده‌های حسگرها
  • 87. مدیریت دسترسی به منابع داده حساس
  • 88. قوانین و مقررات مربوط به داده‌های پزشکی
  • 89. حریم خصوصی در تعامل با سیستم‌های خارجی
  • 90. تکنیک‌های تشخیص و جلوگیری از حملات انکار سرویس (DoS)
  • 91. اهمیت شفافیت در عملکرد LLMs
  • 92. حریم خصوصی در مراحل آزمایش و اعتبارسنجی LLMs
  • 93. ملاحظات حریم خصوصی در به‌روزرسانی مدل‌ها
  • 94. نقش بازبینی کد (Code Review) در امنیت LLMs
  • 95. حریم خصوصی در سیستم‌های یادگیری پیوسته (Continual Learning)
  • 96. مدیریت اعتبارنامه‌ها و توکن‌های دسترسی
  • 97. حریم خصوصی در پردازش داده‌های مربوط به کودکان
  • 98. تکنیک‌های کاهش تعصب (Bias) در LLMs با حفظ حریم خصوصی
  • 99. حریم خصوصی در معماری‌های هوش مصنوعی توضیه‌پذیر (Explainable AI)

📚 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.