آموزش هوش مصنوعی مقابله‌ای: شناسایی و دفاع - آخرین آپدیت

دانلود Adversarial AI: Detection and Defense

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: با پیچیده‌تر شدن حملات مقابله‌ای (Adversarial Attacks) به سیستم‌های هوش مصنوعی، ایجاد دفاع‌های مؤثر برای به‌کارگیری یادگیری ماشین در کاربردهای حساس امنیتی حیاتی است. در این دوره آموزشی با عنوان «هوش مصنوعی مقابله‌ای: شناسایی و دفاع»، استراتژی‌های کاربردی برای محافظت از مدل‌های خود در برابر بردارهای مختلف حمله را خواهید آموخت. ابتدا، تکنیک‌های پیشرفته شناسایی را بررسی می‌کنید که می‌توانند ورودی‌های احتمالی دست‌کاری شده را پیش از رسیدن به مدل تشخیص دهند. سپس، استراتژی‌های دفاعی مانند آموزش مقابله‌ای (Adversarial Training)، پیش‌پردازش ورودی‌ها و مجموعه‌های مدل (Model Ensembles) را پیاده‌سازی خواهید کرد که سیستم‌های شما را در برابر حملات به‌طور قابل توجهی مقاوم‌تر می‌کند. در نهایت، نحوه ارزیابی اثربخشی دفاع‌ها از طریق تست‌های دقیق و توسعه یک استراتژی امنیتی جامع برای سیستم‌های هوش مصنوعی خود را یاد می‌گیرید. پس از اتمام این دوره، مهارت‌ها و دانش لازم برای ساخت سیستم‌های یادگیری ماشین را خواهید داشت که بتوانند در برابر تهدیدات واقعی مقاوم باشند و عملکرد قابل اعتمادی را در شرایط حمله حفظ کنند.

سرفصل ها و درس ها

نگهبانان دیجیتال: شناسایی دست‌کاری‌های مقابله‌ای Digital Sentinels: Detecting Adversarial Manipulations

  • مرئی کردن نامرئی‌ها: آشکارسازی اختلالات مقابله‌ای The Invisible Made Visible Revealing Adversarial Perturbations

  • محافظان آماری: شناسایی مبتنی بر توزیع Statistical Guardians Distribution Based Detection

  • دید اشعه‌ای: ابزارهای توضیح‌پذیری برای شناسایی حمله Ray Vision Explanaibility Tools for Attack Detection

  • زخم‌های نبرد: یادگیری از حملات دنیای واقعی Battle Scars Learning from Real World Attacks

تحکیم هوش مصنوعی: ساخت دفاع‌های مقاوم FORTIFYING AI: BUILDING ROBUST DEFENSES

  • آمادگی برای نبرد: استراتژی‌های آموزش مقابله‌ای Training for Battle Adversarial Training Strategies

  • سپر حریم خصوصی: دفاع در برابر سرقت مدل Privacy Shields Defending Against Model Theft

  • تحکیم ورودی: دفاع‌های پیش‌پردازشی Input Fortification Preprocessing Defenses

  • قدرت در تعداد: دفاع‌های مجموعه‌ای (Ensemble) Strength in Numbers Ensemble Defenses

نمایش نظرات

آموزش هوش مصنوعی مقابله‌ای: شناسایی و دفاع
جزییات دوره
31m
8
(آخرین آپدیت)
5
از 5
دارد
دارد
دارد
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Goran Trajkovski Goran Trajkovski

دکتر گوران تراژکوفسکی دارای بیش از ۳۰ سال تجربه در زمینه‌های هوش مصنوعی، علم داده و طراحی یادگیری است و بر استراتژی‌های یادگیرنده-محور و تغییرات سازمانی تمرکز دارد. او بیش از ۳۵ برنامه آکادمیک و ۳۵۰ دوره آموزشی طراحی کرده، یک آزمایشگاه رباتیک با حمایت NSF تأسیس نموده و در استارتاپ‌های دانشگاهی و طرح‌های گواهینامه‌های خرد مشارکت داشته است. او به عنوان پژوهشگر فولبرایت، در محیط‌های آموزشی و صنعتی فعالیت کرده و هوش مصنوعی را با یادگیری و تصمیم‌گیری‌های داده‌محور ادغام نموده است. وی مناصب مدیریتی متعددی را در موسسات آکادمیک و محیط‌های شرکتی برای نظارت بر نوآوری در برنامه درسی، اعتباربخشی و طراحی آموزشی داشته است. تخصص او شامل حاکمیت هوش مصنوعی، تحلیل‌های یادگیری و توسعه برنامه با تمرکز ویژه بر مربیگری، تحقیق و نقش تکاملی هوش مصنوعی در آموزش و توسعه نیروی کار است. او کتاب‌ها و مقالاتی در زمینه AI و یادگیری تالیف کرده، در همکاری‌های پژوهشی بین‌المللی مشارکت داشته و به طور منظم در کنفرانس‌هایی درباره اخلاق در هوش مصنوعی، تحول دیجیتال و ارتقای مهارت‌های نیروی کار سخنرانی می‌کند. او با اشتیاق به پر کردن شکاف بین تکنولوژی و آموزش، به شکل دادن به آینده راهکارهای آموزشی و تمرینی مبتنی بر هوش مصنوعی ادامه می‌دهد.