آموزش مبانی هوش مصنوعی و اصول امنیت AI - آخرین آپدیت

مقدمه Introduction

• مقدمه‌ای بر تخصص Introduction to the Specialization

• درک گواهینامه CompTIA SecAI+ Understanding the CompTIA SecAI+ Certification

• ساختار و استراتژی آزمون SecAI+ SecAI+ Exam Structure and Strategy

• چه چیزی این دوره را برای SecAI+ استثنایی می‌کند What Makes This Course Exceptional for SecAI+

راهنمای آزمون گواهینامه CompTIA SecAI+ انواع و تکنیک‌های AI CompTIA SecAI+ AI Types and Techniques Certification Exam Guide

• درک مبانی هوش مصنوعی Understanding Artificial Intelligence Fundamentals

• توضیح هوش مصنوعی مولد برای امنیت AI Generative AI Explained for AI Security

• اصول یادگیری ماشین برای امنیت AI Machine Learning Basics for AI Security

• مبانی یادگیری آماری برای AI Statistical Learning Fundamentals for AI

• معماری ترنسفورمرها در امنیت AI Transformers Architecture in AI Security

• ضروریات یادگیری عمیق برای امنیت AI Deep Learning Essentials for AI Security

راهنمای گواهینامه CompTIA SecAI+ پردازش زبان طبیعی و مدل‌های زبانی CompTIA SecAI+ NLP and Language Models Certification Guide

• مروری بر پردازش زبان طبیعی (NLP) Natural Language Processing NLP Overview

• مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) برای امنیت AI Large Language Models LLMs for AI Security

• مدل‌های زبانی کوچک (SLMs) در امنیت AI Small Language Models SLMs in AI Security

• توضیح شبکه‌های مولد رقابتی (GANs) Generative Adversarial Networks GANs Explained

راهنمای گواهینامه CompTIA SecAI+ تکنیک‌های آموزش مدل CompTIA SecAI+ Model Training Techniques Certification Guide

• استراتژی‌های اعتبارسنجی مدل برای امنیت AI Model Validation Strategies for AI Security

• توضیح یادگیری نظارت شده Supervised Learning Explained

• تکنیک‌های یادگیری نظارت نشده Unsupervised Learning Techniques

• مبانی یادگیری تقویتی Reinforcement Learning Fundamentals

• تکنیک‌های هرس Epoch و کوانتیزاسیون Epoch Pruning and Quantization Techniques

راهنمای آزمون گواهینامه CompTIA SecAI+ مهندسی پرامپت CompTIA SecAI+ Prompt Engineering Certification Exam Guide

• مقدمه‌ای بر مهندسی پرامپت برای AI Introduction to Prompt Engineering for AI

• پرامپت‌های سیستمی و کاربری در AI System and User Prompts in AI

• پرامپت‌نویسی Zero-Shot، One-Shot و Multi-Shot Zero-Shot One-Shot and Multi-Shot Prompting

• نقش‌های سیستمی و قالب‌ها در AI System Roles and Templates in AI

راهنمای گواهینامه CompTIA SecAI+ امنیت داده‌ها برای AI CompTIA SecAI+ Data Security for AI Certification Guide

• مبانی پردازش داده‌ها در AI Data Processing Fundamentals in AI

• پاک‌سازی و تایید داده‌ها در AI Data Cleansing and Verification in AI

• تبارشناسی و منشأ داده‌ها در AI Data Lineage and Provenance in AI

• تکنیک‌های یکپارچگی و تقویت داده‌ها Data Integrity and Augmentation Techniques

• تکنیک‌های متوازن‌سازی داده‌ها برای AI Data Balancing Techniques for AI

راهنمای CompTIA SecAI+ انواع و ساختارهای داده‌ای AI CompTIA SecAI+ AI Data Types and Structures Guide

• داده‌های ساختاریافته در سیستم‌های AI Structured Data in AI Systems

• داده‌های نیمه‌ساختاریافته و بدون ساختار Semi-Structured and Unstructured Data

• تکنیک‌های واترمارکینگ برای داده‌های AI Watermarking Techniques for AI Data

راهنمای گواهینامه CompTIA SecAI+ تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) CompTIA SecAI+ Retrieval-Augmented Generation Certification Guide

• توضیح معماری RAG برای امنیت AI RAG Architecture Explained for AI Security

• ذخیره‌سازی برداری و امبدینگ‌ها در AI Vector Storage and Embeddings in AI

راهنمای گواهینامه CompTIA SecAI+ چرخه عمر امنیت AI CompTIA SecAI+ AI Security Lifecycle Certification Guide

• همسویی با موارد استفاده تجاری برای AI Business Use Case Alignment for AI

• جمع‌آوری داده‌ها برای سیستم‌های AI Data Collection for AI Systems

• آماده‌سازی داده‌ها و توسعه مدل Data Preparation and Model Development

• ارزیابی و استقرار مدل Model Evaluation and Deployment

• اعتبارسنجی، نظارت و نگهداری Validation Monitoring and Maintenance

• تکرار بازخورد و طراحی انسان‌محور Feedback Iteration and Human-Centric Design