دوره یادگیری ماشین و امنیت داده‌ها همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری ماشین و امنیت داده‌ها

موضوع کلی: یادگیری ماشینی پیشرفته

موضوع میانی: یادگیری ماشینی در حوزه علم داده‌های کاربردی (Applied Data Science)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر امنیت داده‌ها و یادگیری ماشین
• 2. تهدیدات امنیتی رایج در داده‌کاوی و یادگیری ماشین
• 3. مفاهیم کلیدی رمزنگاری برای علم داده
• 4. حریم خصوصی داده‌ها و تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی
• 5. روش‌های ناشناس‌سازی داده‌ها
• 6. حملات مبتنی بر یادگیری ماشین (Adversarial Machine Learning)
• 7. حملات مسموم‌سازی داده‌ها (Data Poisoning)
• 8. حملات استخراج مدل (Model Extraction)
• 9. حملات عضویت استنتاجی (Inference Membership Attacks)
• 10. تشخیص نفوذ با استفاده از یادگیری ماشین
• 11. سیستم‌های تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection) برای امنیت
• 12. استفاده از یادگیری تقویتی برای امنیت سایبری
• 13. امنیت شبکه‌های عصبی عمیق
• 14. تکنیک‌های Robust Training برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 15. امنیت داده‌ها در یادگیری فدرال (Federated Learning)
• 16. یادگیری ماشین برای تشخیص بدافزار
• 17. یادگیری ماشین برای تشخیص تقلب (Fraud Detection)
• 18. تحلیل رفتار کاربر (User Behavior Analytics) و امنیت
• 19. تشخیص حملات DDoS با استفاده از یادگیری ماشین
• 20. امنیت اینترنت اشیا (IoT) با استفاده از یادگیری ماشین
• 21. امنیت داده‌های بهداشتی و پزشکی با یادگیری ماشین
• 22. امنیت داده‌های مالی با یادگیری ماشین
• 23. استفاده از الگوریتم‌های خوشه‌بندی برای شناسایی تهدیدات
• 24. تحلیل گراف برای تشخیص الگوهای مخرب
• 25. تطبیق ویژگی (Feature Selection) و امنیت داده‌ها
• 26. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction) و حفظ حریم خصوصی
• 27. تفسیرپذیری مدل (Model Interpretability) و امنیت
• 28. تست نفوذ مدل‌های یادگیری ماشین
• 29. ارزیابی ریسک امنیتی در پروژه‌های یادگیری ماشین
• 30. امنیت زنجیره تامین داده‌ها (Data Supply Chain Security)
• 31. استانداردهای امنیتی داده و یادگیری ماشین (GDPR, HIPAA, etc.)
• 32. مدیریت کلیدهای رمزنگاری در پروژه‌های یادگیری ماشین
• 33. استفاده از بلاک‌چین برای امنیت داده‌ها در یادگیری ماشین
• 34. امنیت APIهای یادگیری ماشین
• 35. حفاظت از مدل‌های یادگیری ماشین در برابر سرقت معنوی
• 36. یادگیری ماشین و امنیت داده‌های ابری