دوره آموزشی یادگیری ماشین و هوش مصنوعی در امنیت سایبری
3 ساعت 8 دقیقهمتوسط2022-02-10
مدرسین

Pearson
جزئیات دوره
امنیت سایبری در حال ورود به عصر جدیدی است که در آن هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (Machine Learning) نقش کلیدی در شناسایی، تحلیل و مقابله با تهدیدات سایبری ایفا میکنند. این دوره به شما کمک میکند تا با مفاهیم پایه و پیشرفته یادگیری ماشین آشنا شوید و یاد بگیرید چگونه از این فناوریها برای تقویت امنیت دیجیتال استفاده کنید.
در این دوره، ابتدا با مفاهیم بنیادین یادگیری ماشین مانند دادهکاوی (Data Mining)، الگوریتمهای یادگیری ماشین و فریمورک TensorFlow آشنا میشوید. سپس کاربردهای این فناوریها در حوزه امنیت سایبری بررسی میشود؛ از جمله استفاده از مدلهای هوشمند برای شناسایی نفوذ، تحلیل بدافزارها و کاهش تهدیدات امنیتی.
علاوه بر مباحث دفاعی، با جنبههای تهاجمی و چالشهای جدید امنیتی نیز آشنا خواهید شد. موضوعاتی مانند شبکههای عصبی (Neural Networks)، مدلهای زبانی بزرگ (LLMs)، دیپفیکها (Deepfakes) و بدافزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی مورد بررسی قرار میگیرند تا درک عمیقتری از تهدیدات نسل جدید به دست آورید.
بخش عملی دوره شامل برنامهنویسی و پیادهسازی مدلهای یادگیری ماشین برای کاربردهای امنیتی است. یاد میگیرید چگونه مدلهای هوشمند را طراحی، آموزش، تحلیل و بهینهسازی کنید تا در سناریوهای واقعی امنیت سایبری مورد استفاده قرار گیرند.
این دوره برای متخصصان امنیت سایبری، توسعهدهندگان هوش مصنوعی، کارشناسان امنیت اطلاعات و علاقهمندان به فناوریهای نوین طراحی شده است و مهارتهای لازم برای استفاده از AI در تشخیص نفوذ، تحلیل بدافزار، مقابله با حملات سایبری و جنگ سایبری مدرن را در اختیار شما قرار میدهد.
🎯 اهداف یادگیری
یادگیری مفاهیم پایه یادگیری ماشین
آشنایی با الگوریتمهای رایج Machine Learning
برنامهنویسی و پیادهسازی مدلهای یادگیری ماشین
کار با TensorFlow در پروژههای امنیتی
درک کاربرد دادهکاوی در امنیت سایبری
تحلیل و بهینهسازی مدلهای یادگیری ماشین
استفاده از AI برای تشخیص نفوذ
شناسایی تهدیدات سایبری با هوش مصنوعی
تحلیل بدافزارها با مدلهای هوشمند
پیادهسازی سیستمهای امنیتی مبتنی بر AI
درک نقش شبکههای عصبی در امنیت
آشنایی با مدلهای زبانی بزرگ (LLM)
بررسی تهدیدات ناشی از Deepfake
شناخت بدافزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی
استفاده از AI در دفاع سایبری
شناخت تکنیکهای حمله و دفاع مبتنی بر ML
بررسی نقش AI در جنگ سایبری
توسعه مدلهای امنیتی هوشمند
تحلیل دادههای امنیتی با الگوریتمهای ML
استفاده از هوش مصنوعی در امنیت سازمانی
در این دوره، ابتدا با مفاهیم بنیادین یادگیری ماشین مانند دادهکاوی (Data Mining)، الگوریتمهای یادگیری ماشین و فریمورک TensorFlow آشنا میشوید. سپس کاربردهای این فناوریها در حوزه امنیت سایبری بررسی میشود؛ از جمله استفاده از مدلهای هوشمند برای شناسایی نفوذ، تحلیل بدافزارها و کاهش تهدیدات امنیتی.
علاوه بر مباحث دفاعی، با جنبههای تهاجمی و چالشهای جدید امنیتی نیز آشنا خواهید شد. موضوعاتی مانند شبکههای عصبی (Neural Networks)، مدلهای زبانی بزرگ (LLMs)، دیپفیکها (Deepfakes) و بدافزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی مورد بررسی قرار میگیرند تا درک عمیقتری از تهدیدات نسل جدید به دست آورید.
بخش عملی دوره شامل برنامهنویسی و پیادهسازی مدلهای یادگیری ماشین برای کاربردهای امنیتی است. یاد میگیرید چگونه مدلهای هوشمند را طراحی، آموزش، تحلیل و بهینهسازی کنید تا در سناریوهای واقعی امنیت سایبری مورد استفاده قرار گیرند.
این دوره برای متخصصان امنیت سایبری، توسعهدهندگان هوش مصنوعی، کارشناسان امنیت اطلاعات و علاقهمندان به فناوریهای نوین طراحی شده است و مهارتهای لازم برای استفاده از AI در تشخیص نفوذ، تحلیل بدافزار، مقابله با حملات سایبری و جنگ سایبری مدرن را در اختیار شما قرار میدهد.
🎯 اهداف یادگیری
یادگیری مفاهیم پایه یادگیری ماشین
آشنایی با الگوریتمهای رایج Machine Learning
برنامهنویسی و پیادهسازی مدلهای یادگیری ماشین
کار با TensorFlow در پروژههای امنیتی
درک کاربرد دادهکاوی در امنیت سایبری
تحلیل و بهینهسازی مدلهای یادگیری ماشین
استفاده از AI برای تشخیص نفوذ
شناسایی تهدیدات سایبری با هوش مصنوعی
تحلیل بدافزارها با مدلهای هوشمند
پیادهسازی سیستمهای امنیتی مبتنی بر AI
درک نقش شبکههای عصبی در امنیت
آشنایی با مدلهای زبانی بزرگ (LLM)
بررسی تهدیدات ناشی از Deepfake
شناخت بدافزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی
استفاده از AI در دفاع سایبری
شناخت تکنیکهای حمله و دفاع مبتنی بر ML
بررسی نقش AI در جنگ سایبری
توسعه مدلهای امنیتی هوشمند
تحلیل دادههای امنیتی با الگوریتمهای ML
استفاده از هوش مصنوعی در امنیت سازمانی
سرفصل ها
مقدمه
- یادگیری ماشین و هوش مصنوعی برای امنیت سایبری - مقدمه
مقدمهای بر یادگیری ماشین
- اهداف یادگیری
- وضعیت فعلی یادگیری ماشینی برای امنیت سایبری
- مبانی یادگیری ماشین
- اصول اولیه داده کاوی
کاربردهای دفاعی یادگیری ماشینی
- اهداف یادگیری
- کاربردهای دفاعی یادگیری ماشینی
- کاربردهای تهاجمی یادگیری ماشینی
برنامهنویسی مقدماتی یادگیری ماشین
- اهداف یادگیری
- اصول اولیه TensorFlow
- موارد بیشتر با TensorFlow
- مشکلات TensorFlow
- شبکههای عصبی با TensorFlow
مدلهای زبانی بزرگ
- اهداف یادگیری
- مدلهای زبانی بزرگ چیستند؟
- ChatGPT و جایگزینهای آن
- جعل عمیق
جنگ سایبری
- اهداف یادگیری
- تعریف جنگ سایبری
- بدافزارهای مسلح
کدنویسی بیشتر با یادگیری ماشین
- اهداف یادگیری
- تغییرات شبکه عصبی
- الگوریتمهای خوشهبندی
خلاصه
- یادگیری ماشین و هوش مصنوعی برای امنیت سایبری - خلاصه
دوره های مرتبط
- دوره آموزشی امنیت هوش مصنوعی مولد: استراتژیها، روشها، ابزارها و بهترین شیوهها
- دوره آموزشی DJ Patil در مورد علم داده: مکالمات از من هر چیزی بپرس
- دوره آموزشی تحلیلگر امنیت سایبری مبتنی بر هوش مصنوعی
- دوره آموزشی خطرات امنیتی در هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی: دسته بندی حملات و حالت های شکست (2022)
- دوره آموزشی مقدمه ای بر MLSecOps
- دوره آموزشی امنیت محصولات هوش مصنوعی: معماری، استقرار و زیرساختهای امن
- دوره آموزشی توسعه محصول هوش مصنوعی: امنیت از طراحی
- دوره آموزشی توسعه اپلیکیشنهای سازمانی امن با Google Cloud و هوش مصنوعی