آموزش هوش مصنوعی و ChatGPT برای امنیت سایبری 2024

Artificial Intelligence & ChatGPT for Cyber Security 2024

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: تسلط بر امنیت سایبری/هک اخلاقی با هوش مصنوعی - پیاده‌سازی، کشف خطرات و پیمایش در عصر هوش مصنوعی ChatGPT برای امنیت سایبری یادگیری مهندسی سریع استفاده از قابلیت‌های پیشرفته ChatGPT پیاده‌سازی دور زدن فیلترهای ChatGPT یادگیری مهندسی اجتماعی با هوش مصنوعی ایجاد یک کلون صوتی با AI FakeAIs برای مهندسی اجتماعی با AI Learn AI Based SIEM Learn AI Based Firewalls آموزش فیلتر کردن ایمیل با AI آموزش هوش مصنوعی در مدیریت هویت و دسترسی ساخت یک سیستم فیلترینگ ایمیل با هوش مصنوعی و پایتون ساخت یک سیستم تشخیص فیشینگ با هوش مصنوعی و پایتون پیاده سازی هوش مصنوعی در امنیت شبکه با استفاده از الگوریتم رگرسیون لجستیک برای نظارت بر شبکه ایجاد سیستم تشخیص بدافزار با هوش مصنوعی و پایتون یادگیری الگوریتم درخت‌های تصمیم یادگیری K-نزدیک‌ترین همسایه‌ها الگوریتم KNN یادگیری مسمومیت داده‌ها حمله آسیب‌پذیری پوشش داده آسیب‌پذیری آسیب‌پذیری پوشش داده آسیب‌پذیری‌های مدل پوشش نگرانی‌های اخلاقی امنیت هوش مصنوعی یادگیری مبانی هوش مصنوعی آموزش مبانی برنامه نویسی پایتون پیش نیازها: نیازی به امنیت سایبری یا دانش هوش مصنوعی نیست. ما همه چیز را از ابتدا پوشش می دهیم! یک کامپیوتر (ویندوز/لینوکس/مک) با اتصال به اینترنت دانش اولیه برنامه نویسی پایتون یک امتیاز برای برخی از سخنرانی ها است.

چه یک مشتاق مشتاق هوش مصنوعی باشید که مشتاق کشف در حوزه امنیت سایبری هستید، چه دانشجویی باشید که قصد دارد درک شما را از امنیت مناظر دیجیتال تقویت کند، یا یک برنامه نویس با تجربه که به دنبال پیاده سازی پایتون و هوش مصنوعی در ابزارهای امنیت سایبری است، این دوره برای شما طراحی شده است


رویکرد ما عملی و عملی است و برای درگیر کردن شما با ادغام پویا هوش مصنوعی و امنیت سایبری طراحی شده است. ما به یادگیری از طریق انجام اعتقاد داریم و شما را از طریق تکنیک ها و روش های دنیای واقعی که توسط متخصصان این حوزه استفاده می شود، راهنمایی می کنیم. در ابتدای این دوره، با نشان دادن نحوه استفاده از ChatGPT برای امنیت سایبری، دقیقاً وارد آن خواهیم شد. روش‌های عملی برای استفاده حداکثری از ChatGPT، از درک اصول آن تا استفاده از آن برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و سایر ویژگی‌های پیشرفته را خواهید آموخت. پس از آن به موضوعاتی مانند:

خواهیم پرداخت


1. ChatGPT برای امنیت سایبری/هک اخلاقی - در این بخش، ما به دنیای پویا ChatGPT برای امنیت سایبری و هک اخلاقی می پردازیم و موضوعات کلیدی را بررسی می کنیم که از پرداختن به اشتباهات و نادرستی ها در ChatGPT تا درک پیچیدگی های سریع را بررسی می کنیم. مهندسی، از جمله درخواست زمینه و قالب‌بندی خروجی. از طریق تمرین‌های عملی، شرکت‌کنندگان با انگیزه‌های Few-Shot و انگیزه‌های زنجیره‌ای فکر مقابله می‌کنند و پایه‌ای محکم در به‌کارگیری مؤثر ChatGPT ایجاد می‌کنند. علاوه بر این، ما از طریق عملکردهای پیشرفته مانند تجزیه و تحلیل داده، ادغام DALL E، و استفاده از افزونه پیمایش خواهیم کرد، و بینش های عملی را برای جلوگیری از نشت داده ها و کاوش جایگزین های ChatGPT ارائه خواهیم کرد.


  • اشتباهات و نادرستی در ChatGPT

  • مقدمه ای بر مهندسی سریع

  • پیشنهاد چند عکس

  • پیش‌گیری زنجیره‌ای از افکار

  • ساخت دستورالعمل های سفارشی

  • خلاصه داده ها

  • عملکرد پیشرفته ChatGPT (تجزیه و تحلیل داده ها، Dalle، افزونه ها)

  • جایگزین‌های ChatGPT (Bard، Claude، Bing Chat)

  • چگونه شرکت ها داده های خود را به ChatGPT درز می کنند


2. عصر جدید مهندسی اجتماعی - در این بخش ما مفهوم مهندسی اجتماعی را کشف می کنیم، به جزئیات آن می پردازیم و شرکت کنندگان را با استراتژی هایی برای جلوگیری از تهدیدات احتمالی مجهز می کنیم. این ماژول به بررسی پیاده‌سازی هوش مصنوعی برای کشف تکنیک‌های جدید مهندسی اجتماعی که شامل شبیه‌سازی صدا و ایجاد دیپ‌فیک می‌شود، می‌پردازد.


  • مهندسی اجتماعی چیست؟

  • کلون کردن صدا با ElevenLabs

  • تولید صدای هوش مصنوعی با Resemble

  • ایجاد دیپ فیک با D-ID

  • استفاده از ChatGPT برای نوشتن ایمیل‌ها به سبک من

  • نحوه تشخیص این نوع کلاهبرداری ها


3. امروزه در کجاها از هوش مصنوعی در امنیت سایبری استفاده می شود - در این بخش به بررسی خط مقدم پیشرفت های امنیت سایبری می پردازیم و به ادغام هوش مصنوعی در دامنه های حیاتی می پردازیم. دانش‌آموزان در مورد نحوه کارکرد ابزارهای امنیت سایبری سنتی مانند فایروال‌ها، سیستم‌های SIEM، IDS/IPS، فیلتر کردن ایمیل و مدیریت هویت و دسترسی، زمانی که هوش مصنوعی روی آن‌ها اعمال می‌شود، بینشی کسب خواهند کرد.


  • سیستم های SIEM مبتنی بر هوش مصنوعی

  • دیوارهای آتش با هوش مصنوعی

  • فیلتر کردن ایمیل با هوش مصنوعی

  • AI در IAM

  • IDS/IPS با هوش مصنوعی


4. ساختن یک سیستم فیلتر کردن ایمیل با هوش مصنوعی - در این بخش دانش آموزان با یک سفر عملی مواجه می شوند که از برنامه نویسی پایتون برای پیاده سازی الگوریتم های هوش مصنوعی برای ایجاد سیستم فیلترینگ ایمیل موثر استفاده می کنند. این ماژول نه تنها اصول اولیه فیلترینگ و امنیت ایمیل را معرفی می کند، بلکه درک جامعی از فیلترهای هرزنامه، راهنمایی زبان آموزان از طریق تجزیه و تحلیل مجموعه داده ها، پیاده سازی الگوریتم و مقایسه های عملی با سیستم های موجود مانند ChatGPT ارائه می دهد.


  • مقدمه ای بر امنیت ایمیل و فیلترینگ

  • فیلترهای هرزنامه چیست و چگونه کار می کنند؟

  • تحلیل مجموعه داده

  • آموزش و آزمایش سیستم هوش مصنوعی ما

  • اجرای تشخیص هرزنامه با استفاده از ChatGPT API

  • مقایسه سیستم ما با سیستم ChatGPT


5. ساختن یک سیستم تشخیص فیشینگ با هوش مصنوعی - در این بخش، دانش آموزان دانش اساسی در مورد فیشینگ و کسب مهارت هایی برای تشخیص حملات فیشینگ به دست خواهند آورد. این ماژول از طریق اجرای عملی، یادگیرندگان را در استفاده از درخت‌های تصمیم با برنامه‌نویسی پایتون راهنمایی می‌کند و آنها را قادر می‌سازد تا یک سیستم تشخیص فیشینگ قوی بسازند.


  • مقدمه ای بر فیشینگ

  • نحوه شناسایی و جلوگیری از حملات فیشینگ

  • تحلیل مجموعه داده

  • تقسیم داده ها

  • مقدمه ای بر درختان تصمیم

  • آموزش الگوریتم جنگل تصادفی

  • دقت و فراخوان


6. هوش مصنوعی در امنیت شبکه - در این بخش، دانش آموزان با مبانی امنیت شبکه آشنا می شوند و اقدامات سنتی را در کنار پیاده سازی های عملی با استفاده از پایتون بررسی می کنند. با کمک رگرسیون لجستیک، یادگیرندگان تجربه عملی در ساختن یک سیستم برای نظارت بر شبکه به دست می آورند.


  • مقدمه ای بر امنیت شبکه

  • تحلیل مجموعه داده

  • پیش پردازش داده

  • آماده سازی داده ها

  • رگرسیون لجستیک

  • آموزش رگرسیون لجستیک برای نظارت بر شبکه

  • بهینه سازی Hyperparameter


7. هوش مصنوعی برای تشخیص بدافزار - در این بخش، دانش‌آموزان قبل از ایجاد یک سیستم تشخیص بدافزار پیچیده، به کاوشی جامع در مورد انواع بدافزار و استراتژی‌های پیشگیری می‌پردازند. این ماژول، فراگیران را از طریق آموزش الگوریتم های متعددی که در طول دوره یاد گرفته اند، راهنمایی می کند، و آنها را قادر می سازد تا دقیق ترین راه حل را برای سیستم تشخیص بدافزار ارزیابی و پیاده سازی کنند.


  • بدافزار انواع مختلف بدافزار چیست

  • سیستم های سنتی برای تشخیص بدافزار

  • بارگیری مجموعه داده بدافزار

  • تجزیه و تحلیل مجموعه داده های بدافزار و پیش پردازش

  • آموزش الگوریتم های یادگیری ماشین

  • ذخیره بهترین مدل تشخیص بدافزار


8. خطرات امنیتی هوش مصنوعی - در این بخش خطرات امنیتی حیاتی هوش مصنوعی مانند مسمومیت داده‌ها، سوگیری داده‌ها، آسیب‌پذیری‌های مدل و نگرانی‌های اخلاقی را بررسی می‌کنیم. این ماژول به درک عمیق خطرات احتمالی و ملاحظات اخلاقی پیاده‌سازی هوش مصنوعی می‌پردازد.


  • مسمومیت داده

  • سوگیری داده

  • آسیب‌پذیری‌های مدل

  • نگرانی های اخلاقی


9. ضمیمه A: مقدمه ای بر امنیت سایبری - این اولین بخش ضمیمه ما است که یک سفر اساسی امنیت سایبری است که سیر تکامل امنیت سایبری را ردیابی می کند و بینش هایی را در مورد ابزارها، تکنیک ها، گواهی ها و بهترین شیوه های ضروری به دست می آورد. این ماژول به عنوان یک قطب نما عمل می کند و زبان آموزان را از طریق اصول اصلی امنیت سایبری راهنمایی می کند.


  • تکامل امنیت سایبری

  • دسته‌های حملات سایبری

  • سیاست‌ها و رویه‌های امنیتی

  • ابزارها و فناوری‌های امنیت سایبری

  • آشنایی با گواهینامه های امنیت سایبری

  • بهترین شیوه های امنیت سایبری


10. ضمیمه B: مقدمه ای بر هوش مصنوعی - این دومین بخش ضمیمه ما است که مبانی هوش مصنوعی را شامل می شود و تاریخچه مختصر، دسته بندی های متنوعی مانند هوش مصنوعی، عمومی و فوق العاده و تمایزات بین هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را پوشش می دهد. .


  • تاریخچه مختصر هوش مصنوعی

  • انواع هوش مصنوعی: باریک، عمومی و فوق هوش

  • AI در مقابل ML در مقابل یادگیری عمیق

  • فیلدهای تحت تأثیر هوش مصنوعی

  • الگوریتم های یادگیری ماشین

  • اخلاق و حکمرانی هوش مصنوعی



ما به شما اطمینان می دهیم که این بوت کمپ در زمینه هوش مصنوعی در امنیت سایبری به گونه ای طراحی شده است که جامع ترین دوره آنلاین برای تسلط بر ادغام هوش مصنوعی در اقدامات امنیت سایبری باشد!


سرفصل ها و درس ها

مقدمه ای بر دوره Introduction To The Course

  • به دوره خوش آمدید! Welcome To The Course!

  • چگونه این دوره را دنبال کنیم؟ How To Follow This Course ?

ChatGPT برای امنیت سایبری/هک اخلاقی ChatGPT For Cyber Security/Ethical Hacking

  • چه، چرا، چگونه از این بخش What, Why, How Of This Section

  • [A/P] مهندسی سریع در هوش مصنوعی مولد چیست؟ [A/P] What is Prompt Engineering in Generative AI?

  • [A/P] چگونه از Few Shot Prompting برای دستیابی به پاسخ‌های ChatGPT بهتر استفاده کنیم؟ [A/P] How to use Few Shot Prompting to achieve better ChatGPT responses?

  • [A/P] استفاده از Chain Of Thought Prompting برای دریافت پاسخ دقیق و با کیفیت [A/P] Using Chain Of Thought Prompting to get more detailed and quality response

  • [A/P] تمرین: تجزیه و تحلیل فایل‌های گزارش با ChatGPT4 [A/P] Exercise: Analyzing log files with ChatGPT4

  • [A/P] راه حل تمرین [A/P] Exercise Solution

  • [A/P] چگونه دستورالعمل های سفارشی ایجاد کنیم؟ [A/P] How to create Custom Instructions?

  • [A/P] چگونه از هوش مصنوعی Generative برای تابستان سازی داده ها استفاده کنیم؟ [A/P] How to use Generative AI for data summerization?

  • [A/P] تکنیک های پیشرفته ChatGPT [A/P] Advanced ChatGPT Techniques

  • [A/P] تمرین: یافتن الگوها در فایل‌های گزارش [A/P] Exercise: Finding patterns in log files

  • [A/P] راه حل تمرین [A/P] Exercise Solution

  • [A/P] چگونه هنگام استفاده از ChatGPT از اطلاعات شخصی و شرکت محافظت کنیم؟ [A/P] How to protect personal and company data when using ChatGPT?

عصر جدید مهندسی اجتماعی New Age Of Social Engineering

  • چه، چرا، چگونه از این بخش What, Why, How Of This Section

  • [A/T] مهندسی اجتماعی چیست؟ [A/T] What Is Social Engineering ?

  • [A/P/T] شبیه سازی صدا با ElevenLabs [A/P/T] Voice Cloning With ElevenLabs

  • [A/P/T] تولید صدای هوش مصنوعی با شبیه سازی [A/P/T] AI Voice Generating With Resemble

  • [A/P/T] ایجاد دیپ فیک با D-ID [A/P/T] Creating Deepfakes With D-ID

  • [A/P/T] استفاده از ChatGPT برای نوشتن ایمیل به سبک من [A/P/T] Using ChatGPT To Write Emails In My Style

  • [A/P/T] چگونه این نوع کلاهبرداری ها را بشناسیم [A/P/T] How To Recognize These Type Of Scams

  • امتحان Quiz

امروزه در کجا از هوش مصنوعی در امنیت سایبری استفاده می شود Where Is AI Used In Cyber Security Today

  • چه، چرا، چگونه از این بخش What, Why, How Of This Section

  • [A/T] سیستم های SIEM مبتنی بر هوش مصنوعی چیست؟ [A/T] What are AI Based SIEM Systems?

  • [A/T] آیا فایروال با هوش مصنوعی وجود دارد؟ [A/T] Is there a Firewall With AI?

  • [A/T] چگونه از هوش مصنوعی برای فیلتر کردن ایمیل استفاده کنیم؟ [A/T] How to use AI for Email Filtering?

  • [A/T] هوش مصنوعی در مدیریت هویت و دسترسی [A/T] AI In Identity And Access Management

  • [A/T] IDS/IPS با هوش مصنوعی [A/T] IDS/IPS With AI

  • امتحان Quiz

ساختن یک سیستم فیلترینگ ایمیل با هوش مصنوعی Building An Email Filtering System With AI

  • چه، چرا، چگونه از این بخش What, Why, How Of This Section

  • [A/T] مقدمه ای بر امنیت ایمیل و فیلتر کردن [A/T] Introduction To Email Security And Filtering

  • [A/T] فیلترهای هرزنامه چیست و چگونه کار می کنند؟ [A/T] What Are Spam Filters And How Do They Work ?

  • [A/P] Google Collab [A/P] Google Collab

  • [A/P] چگونه یک کپی از یک کتاب کار ایجاد کنیم؟ [A/P] How to create a copy of a workbook?

  • [A/P] مقدمه ای بر سیستم هوش مصنوعی تشخیص هرزنامه ایمیل [A/P] Introduction to the Email Spam detection AI system

  • [A/P] چگونه داده ها را بارگیری کنیم و با فایل های منبع داده مختلف کار کنیم؟ [A/P] How to load data and work with different data source files?

  • [A/P] تجزیه و تحلیل مجموعه داده های هرزنامه ایمیل [A/P] Analyzing email spam dataset

  • [A/P] چگونه داده های متنی را تحلیل و کار کنیم؟ [A/P] How to analyze and work with text data?

  • [A/P] چگونه داده های متنی را برای AI/ML تمیز و آماده کنیم؟ [A/P] How to clean and prepare text data for AI/ML?

  • [A/P] نحوه تبدیل داده های ایمیل از متن به اعداد - برداری [A/P] How to transform email data from text to numbers - Vectorization

  • [A/P] الگوریتم سخنرانی شهودی K نزدیکترین همسایگان (KNN). [A/P] Intuition lecture K Nearest Neighbors (KNN) algorithm

  • [A/P] آموزش الگوریتم KNN برای شناسایی ایمیل های اسپم [A/P] Training KNN algorithm to detect spam emails

  • [A/P] ایجاد سیستم تشخیص هرزنامه با استفاده از OpenAI API و GPT-4 [A/P] Creating Spam Detection system using OpenAI API and GPT-4

  • امتحان Quiz

ساخت سیستم تشخیص فیشینگ با هوش مصنوعی Building A Phishing Detection System With AI

  • چه، چرا، چگونه از این بخش What, Why, How Of This Section

  • [A/T] فیشینگ در دنیای سایبری چیست؟ [A/T] What is Phishing in the cyber-world?

  • [A/T] نحوه شناسایی و جلوگیری از حملات فیشینگ [A/T] How To Recognize And Prevent Phishing Attacks

  • [A/P] بارگیری و درک مجموعه داده های فیشینگ [A/P] Loading and understanding Phishing dataset

  • [A/P] تجزیه و تحلیل داده های فیشینگ [A/P] Analyzing Phishing data

  • [A/P] آماده سازی مجموعه داده برای یادگیری ماشین/AI [A/P] Preparing dataset for machine learning/AI

  • [A/P] الگوریتم درخت تصمیم سخنرانی شهود [A/P] Intuition lecture Decision Trees algorithm

  • [A/P] آموزش الگوریتم جنگل تصادفی برای شناسایی وب سایت های فیشینگ [A/P] Training Random Forest Algorithm to recognize Phishing websites

  • [A/P] نحوه بررسی عملکرد سیستم هوش مصنوعی - دقت و یادآوری [A/P] How to check the AI system performance - Precision and Recall

  • امتحان Quiz

هوش مصنوعی در امنیت شبکه AI In Network Security

  • چه، چرا، چگونه از این بخش What, Why, How Of This Section

  • [A/T] مقدمه ای بر امنیت شبکه [A/T] Introduction To Network Security

  • [A/P] درک مجموعه داده های ناهنجاری شبکه [A/P] Understanding Network Anomaly dataset

  • [A/P] آماده سازی مجموعه داده های ناهنجاری شبکه - قسمت 1 [A/P] Preparing network anomaly dataset - part 1

  • [A/P] آماده سازی مجموعه داده های ناهنجاری شبکه - قسمت 2 [A/P] Preparing network anomaly dataset - part 2

  • [A/P] الگوریتم رگرسیون لجستیک سخنرانی شهود [A/P] Intuition lecture Logistic Regression algorithm

  • [A/P] آموزش رگرسیون لجستیک برای نظارت بر شبکه [A/P] Training Logistic Regression For Network Monitoring

  • [A/P] چگونه الگوریتم ML/AI را بهبود دهیم؟ - بهینه سازی هایپرپارامتر [A/P] How to improve an ML/AI algorithm? - Hyperparameter Optimization

  • امتحان Quiz

هوش مصنوعی برای تشخیص بدافزار AI For Malware Detection

  • چه، چرا، چگونه از این بخش What, Why, How Of This Section

  • [A/T] بدافزار چیست و انواع مختلف بدافزار [A/T] What Is Malware & Different Types Of Malware

  • [A/T] سیستم‌های سنتی تشخیص بدافزار چگونه کار می‌کنند؟ [A/T] How Traditional Systems For Malware Detection work?

  • [A/P] بارگیری و تجزیه و تحلیل مجموعه داده های بدافزار [A/P] Loading and analyzing Malware Dataset

  • [A/P] آماده سازی مجموعه داده بدافزار برای ML/AI [A/P] Preparing Malware Dataset for ML/AI

  • [A/P] آموزش سیستم تشخیص بدافزار مبتنی بر یادگیری ماشین [A/P] Training Machine Learning based Malware detection system

  • [A/P] چگونه بهترین مدل تشخیص بدافزار را برای استفاده مجدد بعدی ذخیره کنیم؟ [A/P] How to save the best performing Malware Detection Model for later reuse?

  • امتحان Quiz

خطرات امنیتی هوش مصنوعی AI Security Risks

  • چه، چرا، چگونه از این بخش What, Why, How Of This Section

  • [A/T] مسمومیت داده چیست؟ [A/T] What is Data Poisoning?

  • [A/T] سوگیری داده چیست؟ [A/T] What is Data Bias?

  • [A/T] آسیب پذیری های کلی مدل AI چیست؟ [A/T] What are general AI Model Vulnerabilities?

  • [A/T] نگرانی های اخلاقی که همه ما داریم چیست؟ [A/T] What are Ethical Concerns that all of us have?

  • امتحان Quiz

نتیجه گیری و مراحل بعدی Conclusion and Next Steps

  • با تشکر برای تماشای دوره! Thanks For Watching The Course!

پیوست الف: مقدمه ای بر امنیت سایبری Appendix A: Introduction To Cyber Security

  • تکامل امنیت سایبری Evolution Of Cyber Security

  • دسته بندی حملات سایبری Categories Of Cyber Attacks

  • سیاست ها و رویه های امنیتی Security Policies and Procedures

  • ابزارها و فناوری های امنیت سایبری Cyber Security Tools and Technologies

  • آشنایی با گواهینامه های امنیت سایبری Understanding Cyber Security Certifications

  • بهترین شیوه های امنیت سایبری Cyber Security Best Practices

پیوست ب: مقدمه ای بر هوش مصنوعی Appendix B: Introduction To Artificial Intelligence

  • یادگیری ماشینی چیست؟ What Is Machine Learning ?

  • انواع یادگیری ماشینی Types Of Machine Learning

  • ANI در مقابل AGI در مقابل ASI ANI vs AGI vs ASI

  • اصطلاحات هوش مصنوعی Artificial Intelligence Terminology

نمایش نظرات

Udemy (یودمی)

یودمی یکی از بزرگ‌ترین پلتفرم‌های آموزشی آنلاین است که به میلیون‌ها کاربر در سراسر جهان امکان دسترسی به دوره‌های متنوع و کاربردی را فراهم می‌کند. این پلتفرم امکان آموزش در زمینه‌های مختلف از فناوری اطلاعات و برنامه‌نویسی گرفته تا زبان‌های خارجی، مدیریت، و هنر را به کاربران ارائه می‌دهد. با استفاده از یودمی، کاربران می‌توانند به صورت انعطاف‌پذیر و بهینه، مهارت‌های جدیدی را یاد بگیرند و خود را برای بازار کار آماده کنند.

یکی از ویژگی‌های برجسته یودمی، کیفیت بالای دوره‌ها و حضور استادان مجرب و با تجربه در هر حوزه است. این امر به کاربران اعتماد می‌دهد که در حال دریافت آموزش از منابع قابل اعتماد و معتبر هستند و می‌توانند به بهترین شکل ممکن از آموزش‌ها بهره ببرند. به طور خلاصه، یودمی به عنوان یکی از معتبرترین و موثرترین پلتفرم‌های آموزشی آنلاین، به افراد امکان می‌دهد تا به راحتی و با کیفیت، مهارت‌های مورد نیاز خود را ارتقا دهند و به دنبال رشد و پیشرفت شغلی خود باشند.

آموزش هوش مصنوعی و ChatGPT برای امنیت سایبری 2024
جزییات دوره
7 hours
81
Udemy (یودمی) Udemy (یودمی)
(آخرین آپدیت)
810
4.7 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

Luka Anicin Luka Anicin

مهندس و کارآفرین هوش مصنوعی

Aleksa Tamburkovski Aleksa Tamburkovski

هکر اخلاقی