نسخه ششم پروتکل اینترنت که از آدرسهای 128 بیتی برای افزایش ظرفیت آدرسدهی استفاده میکند.
یادگیری ماشین فدرال (FML) یک روش نوین در یادگیری ماشین است که به دستگاهها یا گرههای مختلف این امکان را میدهد که بدون نیاز به ارسال دادههای حساس به یک سرور مرکزی، مدلهای یادگیری ماشین را آموزش دهند. در این رویکرد، دادهها بر روی دستگاههای مختلف مانند گوشیهای هوشمند، لپتاپها و سرورهای توزیعشده نگهداری میشوند و مدلهای یادگیری ماشین در همان دستگاهها آموزش داده میشود. سپس، این مدلها با یکدیگر به اشتراک گذاشته شده و در سرور مرکزی به روز رسانی میشوند. این روش به ویژه در زمینههایی که حریم خصوصی دادهها اهمیت دارد، به کار میرود.
یادگیری ماشین فدرال به دلیل اهمیت روزافزون حفاظت از حریم خصوصی دادهها و چالشهای مقیاسپذیری در مدلهای یادگیری ماشین سنتی، توجه زیادی را به خود جلب کرده است. در سیستمهای سنتی یادگیری ماشین، برای آموزش یک مدل، تمام دادهها باید به یک سرور مرکزی منتقل شوند که این امر ممکن است باعث نقض حریم خصوصی کاربران و افزایش هزینههای انتقال دادهها شود. در حالی که در یادگیری ماشین فدرال، دادهها در محل خود باقی میمانند و تنها مدلها بهروزرسانی میشوند، این امر میتواند به طور قابل توجهی خطرات امنیتی و هزینههای مربوط به انتقال دادهها را کاهش دهد.
یادگیری ماشین فدرال یکی از پیشرفتهای چشمگیر در حوزه علم داده و هوش مصنوعی است که میتواند راهحلی برای مشکلات حریم خصوصی و مقیاسپذیری در پردازش دادهها فراهم کند. در آینده، با پیشرفتهای بیشتر در زیرساختهای ابری و رایانش توزیعشده، یادگیری ماشین فدرال میتواند به یکی از ارکان اصلی پردازش دادههای بزرگ و مدلهای پیچیده تبدیل شود. این فناوری نه تنها در حوزههای موجود مانند بهداشت، بانکداری و خودروهای خودران، بلکه در صنایع جدید نیز به کار خواهد رفت.
برای اطلاعات بیشتر در مورد یادگیری ماشین فدرال و یادگیری مفاهیم پیشرفته، میتوانید به سایت saeidsafaei.ir مراجعه کرده و از اسلایدهای محمد سعید صفایی بهرهبرداری کنید.
این اسلاید به معرفی مفهوم پرامپتنویسی حرفهای برای تعامل مؤثر با مدلهای هوش مصنوعی میپردازد. پرامپتنویسی حرفهای به طراحی دقیق دستورات، سوالات و سناریوهای ورودی برای مدلهای زبانی بزرگ (LLMs) اشاره دارد که هدف آن تولید خروجیهای دقیق، کاربردی و متناسب با نیاز سازمانها است. با استفاده از این مهارت، میتوان پاسخهای دقیقتر، لحن و سبک متن را کنترل کرد و فرآیند تولید محتوا و تصمیمگیری را تسریع بخشید. این تکنیک همچنین به سازمانها کمک میکند تا محتوای بهتری با کمترین نیاز به ویرایش تولید کنند.
نسخه ششم پروتکل اینترنت که از آدرسهای 128 بیتی برای افزایش ظرفیت آدرسدهی استفاده میکند.
پهنای باند به میزان دادههایی اطلاق میشود که در یک واحد زمانی بین سیستمها یا اجزای مختلف سیستم منتقل میشود.
نوع دادهای است که برای ذخیرهسازی یک کاراکتر مانند حرفها یا نشانهها استفاده میشود.
امنیت سایبری به مجموعهای از روشها و تکنیکها اطلاق میشود که برای محافظت از سیستمها، شبکهها و دادهها در برابر تهدیدات دیجیتال به کار میروند.
روشهای انتقال داده از یک دستگاه به دستگاه دیگر شامل Simplex، Half-Duplex و Full-Duplex.
پیامی که توسط روترها در پروتکلهای Link-State مانند OSPF و IS-IS برای تبادل اطلاعات وضعیت لینکها استفاده میشود.
فراخوانی بهوسیله مرجع یعنی زمانی که آدرس حافظه متغیر به تابع ارسال میشود و در نتیجه تغییرات انجامشده در داخل تابع روی متغیر اصلی اثر میگذارد.
کامپیوترهای دیجیتال که دادهها را به صورت باینری 0 و 1 پردازش میکنند و برای انجام محاسبات دقیق و سریع مناسب هستند.
حسگرهای بیومتریک به دستگاههایی اطلاق میشود که برای شناسایی ویژگیهای فیزیکی افراد، مانند اثر انگشت یا شبکیه چشم استفاده میشوند.
عملگر افزایش پس از عملگر ()++ است که ابتدا مقدار متغیر را میخواند و سپس آن را افزایش میدهد.
مرزهای IoT به دستگاههای فیزیکی در شبکههای IoT اطلاق میشود که قادر به انجام پردازش و تحلیل دادهها در لبه شبکه هستند.
اتصالات با پهنای باند پایین که سرعت انتقال داده کمی دارند.
نتایج فرآیندهای انجامشده در سیستم که به طور معمول به کاربر یا سیستم دیگری ارسال میشوند. خروجیها میتوانند دادهها، گزارشها یا سیگنالهای مختلف باشند.
دستگاههای متصل به شبکه که دادهها را ارسال یا دریافت میکنند، مانند کامپیوترها، سرورها، یا سایر تجهیزات شبکه.
اتوماسیون فرآیند دیجیتال به استفاده از نرمافزارهای خودکار برای انجام فرآیندهای تجاری و صنعتی اشاره دارد.
محدودهای از شبکه که در آن اگر دو دستگاه به طور همزمان داده ارسال کنند، برخورد (Collision) رخ میدهد.
مقدار عددی که به هر لینک بین روترها در پروتکلهای Link-State مانند OSPF اختصاص داده میشود که نشاندهنده هزینه یا فاصله ارسال بستهها از آن لینک است.
توابع هش رمزنگاری به توابع ریاضی اطلاق میشود که دادهها را به یک رشته ثابت طول تبدیل میکنند و برای امنیت دادهها استفاده میشوند.
مکانیزمی در زبانهای برنامهنویسی مانند C++ که به شما اجازه میدهد تا به آدرسهای حافظه اشاره کنید.
توانایی یک سیستم در پاسخدهی به تغییرات مقیاس در بار کاری و افزایش ظرفیت به طور مؤثر.
سازمانهای خودمختار غیرمتمرکز (DAO) به سازمانهایی اطلاق میشود که بدون نیاز به مدیریت متمرکز با استفاده از قراردادهای هوشمند عمل میکنند.
صف ساختار دادهای است که دادهها را به صورت FIFO (First In, First Out) ذخیره میکند. اولین داده وارد شده، اولین دادهای است که از صف برداشته میشود.
کشف دادههای افزوده به فرآیند تجزیه و تحلیل و استخراج الگوهای جدید از دادههای موجود به کمک هوش مصنوعی گفته میشود.
رمزنگاری کوانتومی به استفاده از اصول فیزیک کوانتومی برای امنسازی دادهها اشاره دارد.
به معنای گواهینامه بینالمللی مهارت کار با کامپیوتر است که یک استاندارد جهانی برای مهارتهای کاربردی کامپیوتر به شمار میآید. افرادی که این گواهینامه را دریافت میکنند، تواناییهایشان در استفاده از نرمافزارهای رایانهای تأیید میشود.
پروتکلی ترکیبی از Distance Vector و Link State که از معیارهای مختلف برای انتخاب بهترین مسیر استفاده میکند.
پردازش زبان طبیعی (NLU) به توانایی سیستمهای کامپیوتری برای درک و تفسیر زبانهای انسانی بهطور صحیح و معنادار اشاره دارد.
عملگر بازگشت برای بازگرداندن یک مقدار از تابع به کار میرود. نوع دادهای که تابع باز میگرداند باید با نوع مشخصشده در اعلان تابع هماهنگ باشد.
حسگرهای هوشمند به دستگاههایی اطلاق میشود که میتوانند اطلاعات از محیط اطراف را جمعآوری و پردازش کرده و پاسخ دهند.
جستجوی دودویی یک الگوریتم جستجو است که دادههای مرتبشده را به نصف تقسیم میکند و در هر مرحله تنها نیمی از دادهها را بررسی میکند.
نمادهای شروع و پایان در فلوچارت به صورت بیضی نمایش داده میشوند و برای تعیین ابتدا و انتهای یک فرآیند یا الگوریتم استفاده میشوند.
موقعیت هر رقم در یک عدد که ارزش آن رقم را تعیین میکند. این مفهوم در سیستمهای عددی با ارزش مکانی به کار میرود.
دستگاههای ورودی مانند موس و کیبورد که اطلاعات را به کامپیوتر وارد میکنند.
شبکهای که به شما اجازه میدهد تا دستگاههای متصل به یک یا چند سوئیچ فیزیکی را به گروههای منطقی تقسیم کنید.
امنیت نوع به توانایی یک زبان برنامهنویسی برای جلوگیری از ارورهایی اطلاق میشود که ناشی از تعاملات ناسازگار میان انواع دادهها هستند.