کتاب هوش مصنوعی با بهره‌گیری از یادگیری فدرال: مبانی، چالش‌ها و کاربردها

کتاب «هوش مصنوعی با استفاده از یادگیری فدرال» اثری مرجع و تخصصی است که به یکی از کلیدی‌ترین فناوری‌های نوین در دنیای داده می‌پردازد. یادگیری فدرال (FL) پارادایمی است که اجازه می‌دهد مدل‌های هوش مصنوعی بدون نیاز به انتقال داده‌های حساس به سرور مرکزی، روی دستگاه‌های محلی آموزش ببینند. این کتاب با تمرکز بر سه محور اصلی «مبانی، چالش‌ها و کاربردها»، راهکارهای عملی برای حفظ حریم خصوصی و امنیت اطلاعات در سازمان‌ها ارائه می‌دهد. با مطالعه این اثر، متخصصان می‌آموزند که چگونه میان دقت مدل‌های هوشمند و قوانین سخت‌گیرانه حفاظت از داده‌ها توازن برقرار کنند.

ویژگی‌های برجسته این کتاب

• رویکرد نوین به امنیت: آموزش جامع متدهای آموزش مدل روی دستگاه‌های توزیع‌شده برای رعایت استانداردهایی نظیر GDPR.
• بررسی چالش‌های فنی: تحلیل دقیق مسائلی مانند ناهمگونی داده‌ها (Data Heterogeneity)، کارایی ارتباطات در شبکه‌ها و مدیریت پهنای باند.
• کاربردهای چندرشته‌ای: ارائه سناریوهای عملی در صنایع نفت و گاز، سلامت الکترونیک، امور مالی و پردازش زبان طبیعی (NLP).
• ادغام با فناوری‌های پیشرفته: بررسی تعامل یادگیری فدرال با محاسبات لبه‌ای (Edge Computing)، بلاک‌چین و اینترنت اشیاء (IoT).
• ساختار آموزشی منظم: دسته‌بندی مطالب از مفاهیم پایه‌ای و الگوریتم‌های تجمعی تا پیاده‌سازی‌های پیچیده صنعتی.

مشخصات کتاب

• موضوع کتاب: یادگیری ماشین توزیع شده و امنیت داده‌ها
• عنوان: Artificial Intelligence Using Federated Learning: Fundamentals, Challenges, and  Applications
• نویسنده (ویراستاران): احمد ال‌نگار، دیگو اولیوا و ولنتینا بالاس
• ناشر: CRC Press /Taylor & Francis Group
• دسته بندی: هوش مصنوعی، مهندسی نرم‌افزار، امنیت شبکه
• سطح مطالعه: تخصصی (دانشجویان ارشد، دکتری و پژوهشگران)
• سال انتشار: ۲۰۲۵
• فرمت فایل: PDF
• زبان: انگلیسی
• تعداد صفحات: ۵۰۱ صفحه
• حجم فایل: 6 مگابایت

این کتاب مناسب چه کسانی است؟

این کتاب برای پژوهشگران هوش مصنوعی، دانشمندان داده و مهندسانی که با داده‌های حساس (مانند داده‌های پزشکی یا بانکی) سروکار دارند، ضروری است. همچنین برای مدیران فنی که به دنبال پیاده‌سازی سیستم‌های یادگیری ماشین ایمن در ابعاد بزرگ هستند و دانشجویانی که قصد دارند روی لبه تکنولوژی در حوزه هوش مصنوعی فعالیت کنند، منبعی بسیار غنی به شمار می‌رود.

خلاصه‌ی کتاب

کتاب با معرفی یادگیری فدرال به عنوان راهکاری برای غلبه بر محدودیت‌های یادگیری ماشین سنتی (متمرکز) آغاز می‌شود. نویسندگان در فصول ابتدایی به تشریح پروتکل‌های ارتباطی و الگوریتم‌های بهینه‌سازی می‌پردازند. در بخش‌های میانی، چالش‌های امنیتی و نحوه مقابله با حملات احتمالی در محیط‌های غیرمتمرکز بررسی شده است. بخش پایانی کتاب نیز به شکلی گسترده، نقش این فناوری را در بهبود شهرهای هوشمند، واقعیت مجازی (VR)، و سیستم‌های تشخیص خودکار پلاک (ANPR) با حفظ کامل حریم خصوصی کاربران تحلیل می‌کند. این اثر مجموعه‌ای جامع از دانش تئوری و تجربیات عملی در حوزه هوش مصنوعیِ غیرمتمرکز است.

از اینکه این کتاب را از متاباران دریافت می‌کنید، سپاسگزاریم.

لطفاً امتیاز خود را ثبت کنید و دیدگاهتان را با ما به اشتراک بگذارید. همچنین اگر کتاب خاصی نیاز دارید، در قسمت دیدگاه‌ها بنویسید.

با آرزوی موفقیت!

متاباران، همراه همیشگی شما در مسیر موفقیت