گواهینامه +CompTIA CySA AI
✅ سرفصل و جزئیات آموزش
آنچه یاد خواهید گرفت:
- درک اصول بنیادین امنیت سایبری
- بررسی نقش هوش مصنوعی در بهبود اقدامات امنیتی
- تحلیل تکامل تهدیدات امنیت سایبری
- یادگیری رویکردهای هوش مصنوعی برای کاهش ریسکهای سایبری
- بررسی الگوریتمهای هوش مصنوعی برای شناسایی تهدید
- کسب مهارتهایی در تحلیل داده هوش مصنوعی برای امنیت
- مطالعه مدلهای پیشبینی تهدید بلادرنگ هوش مصنوعی
- بررسی پیچیدگیهای هوش مصنوعی در امنیت سایبری
- بحث در مورد ملاحظات اخلاقی هوش مصنوعی در امنیت
- درک نگرانیهای حریم خصوصی در استفاده از هوش مصنوعی
- رسیدگی به سوگیریهای بالقوه هوش مصنوعی در تصمیمگیری
- تعادل بین پیشرفت فناوری و مسئولیت اخلاقی
- بررسی روندهای آینده در امنیت سایبری هوش مصنوعی
- پیشبینی تغییرات در چشمانداز امنیت سایبری
- کسب بینشهایی در مورد نوآوریهای هوش مصنوعی در امنیت
- آمادگی برای مشارکت در زمینه امنیت سایبری
پیشنیازهای دوره
بدون پیشنیاز
توضیحات دوره
این دوره برای متخصصان جوان امنیت سایبری طراحی شده است و به بررسی رابطه پیچیده بین هوش مصنوعی و تحلیل امنیت سایبری میپردازد. این دوره بهطور جامع به مفاهیم نظری میپردازد که پایهگذار گواهینامه +CompTIA CySA AI هستند و به دانشجویان کمک میکند تا چارچوبها و متدولوژیهای اساسی را که در حال متحول کردن این حوزه هستند، درک کنند. با افزایش پیوسته پیچیدگی تهدیدات سایبری، درک یکپارچهسازی هوش مصنوعی در استراتژیهای امنیت سایبری برای افرادی که به دنبال پیشرفت در کار خود در این حوزه پویا هستند، بسیار حیاتی است.
این دوره با آشنا کردن دانشجویان با اصول بنیادین امنیت سایبری آغاز میشود و زمینه را برای درک عمیقتر نقش هوش مصنوعی در بهبود اقدامات امنیتی فراهم میکند. از طریق بحثهای دقیق و بینشهای تخصصی، دانشجویان به بررسی نقش تکامل تهدیدات امنیت سایبری و رویکردهای نوآورانه مبتنی بر هوش مصنوعی که برای کاهش این ریسکها بهکار گرفته میشود، میپردازند. این دانش بنیادی نه تنها درک دانشجو را از چشمانداز کنونی امنیت سایبری افزایش میدهد، بلکه زمینه را برای مفاهیم نظری پیشرفتهتر که بعداً بررسی میشود، فراهم میکند.
با تکیه بر این پایه، دوره به بررسی الگوریتمها و تکنیکهای تحلیل داده پیشرفته که در هوش مصنوعی برای شناسایی و پاسخ به تهدیدات استفاده میشود، میپردازد. دانشجویان با مدلهای نظری درگیر میشوند که نشان میدهد چگونه هوش مصنوعی میتواند تهدیدات سایبری را به صورت بلادرنگ پیشبینی کرده و با آنها مقابله کند و یک رویکرد پیشگیرانه را به امنیت تضمین کند. با تحلیل این مدلها، دانشجویان از پیچیدگیهای کاربردهای هوش مصنوعی در امنیت سایبری قدردانی خواهند کرد و درک عمیقتری از اینکه چگونه میتوان از این فناوریها برای محافظت از سیستمهای اطلاعات حیاتی استفاده کرد، بدست خواهند آورد.
با پیشرفت دوره، دانشجویان با ملاحظات اخلاقی و چالشهای مربوط به پیادهسازی هوش مصنوعی در استراتژیهای امنیت سایبری آشنا میشوند. این بحثها برای درک مفاهیم گستردهتر هوش مصنوعی، از جمله نگرانیهای حریم خصوصی و پتانسیل سوگیری در فرایندهای تصمیمگیری مبتنی بر هوش مصنوعی، بسیار مهم است. با تأمل درباره این ابعاد اخلاقی، دانشجویان تشویق میشوند تا به تفکر انتقادی در مورد تعادل بین پیشرفت فناوری و مسئولیتهای اخلاقی بپردازند و خود را برای اتخاذ تصمیمات آگاهانه در نقشهای آینده خود به عنوان متخصصان امنیت سایبری آماده کنند.
در مراحل پایانی دوره، دانشجویان آینده هوش مصنوعی را در امنیت سایبری بررسی کرده و بینشهایی درباره روندها و نوآوریهای نوظهور که در حال بازتعریف صنعت هستند، کسب میکنند. این دیدگاه آیندهنگر دانشجویان را به بصیرت لازم برای پیشبینی تغییرات در چشمانداز امنیت سایبری و سازگاری با آنها مجهز میکند، تضمین میکند آنها در خط مقدم پیشرفتهای فناوری باقی میمانند. در پایان دوره، دانشجویان درک جامعتری از اصول نظری هوش مصنوعی در امنیت سایبری خواهند داشت که آنها را قادر میسازد تا بهطور معناداری در سازمانها و حوزه وسیعتر مشارکت داشته باشند.
این دوره فرصتی با ارزش برای افراد فراهم میآورد تا دانش نظری خود را غنی کرده و مهارتهای حرفهای خود را در زمینه امنیت سایبری که همواره در حال تحول است، افزایش دهند. با پذیرش پیچیدگیها و فرصتهای ارائه شده توسط هوش مصنوعی، دانشجویان خود را به متخصصان آگاه و آیندهنگر تبدیل میکنند که برای رسیدگی به چالشهای یک دنیای دیجیتال آماده هستند. در طول دوره، دانشجویان نه تنها گواهینامهای معتبر در صنعت کسب میکنند، بلکه اعتماد به نفس و تخصص لازم برای مشارکتهای چشمگیر در زمینه امنیت سایبری را نیز بدست میآورند.
این دوره برای چه کسانی مناسب است؟
- متخصصان امنیت سایبری جوان که به دنبال افزایش درک خود از کاربردهای هوش مصنوعی هستند.
- افرادی که به دنبال کسب گواهینامه CompTIA CySA AI هستند.
- دانشجویانی که به دنبال درک یکپارچهسازی هوش مصنوعی در استراتژیهای امنیت سایبری هستند.
- متخصصانی که میخواهند رویکردهای مبتنی بر هوش مصنوعی برای کااهش تهدیدات سایبری بررسی کنند.
- دانشجویانی که میخواهند ملاحظات اخلاقی در امنیت سایبری هوش مصنوعی را درک کنند.
- متخصصان امنیت سایبری آینده که به دنبال یادگیری درباره روندهای نوظهور هوش مصنوعی هستند.
- افرادی که به دنبال کسب دانش جامع از هوش مصنوعی و امنیت سایبری هستند.
- علاقهمندان به فناوری که به دنبال پیشرفت در حوزه پویای امنیت سایبری هستند.
گواهینامه +CompTIA CySA AI
-
مقدمه بخش 02:11
-
بررسی گواهینامه +CySA AI: دامنه، اهمیت و اهداف 06:57
-
مطالعه موردی: یکپارچهسازی هوش مصنوعی برای بهبود امنیت سایبری - تحول استراتژیک TechNova 06:35
-
تکامل هوش مصنوعی در امنیت سایبری: دیدگاههای تاریخی 07:00
-
مطالعه موردی: بهرهبرداری از هوش مصنوعی - راهحلهای امنیت سایبری پیشگام SecureCorp برای ShieldBank 09:01
-
درک چشمانداز امنیت سایبری: تهدیدات و چالشهای کنونی 07:06
-
مطالعه موردی: تکامل امنیت سایبری TechNova: غلبه بر باجافزار و بهبود استراتژیهای دفاع 06:49
-
نقش هوش مصنوعی در استراتژیهای دفاع سایبری مدرن 04:51
-
مطالعه موردی: استفاده از هوش مصنوعی برای تحول امنیت سایبری در TechNova - مطالعه موردی درباره نوآوری 06:53
-
ملاحظات اخلاقی در امنیت سایبری مبتنی بر هوش مصنوعی 06:08
-
مطالعه موردی: هدایت چالشهای اخلاقی در امنیت سایبری مبتنی بر هوش مصنوعی - رویکرد راهحلهای Cybershield 06:50
-
خلاصه بخش 01:39
-
مقدمه بخش 02:04
-
مفاهیم و اصطلاحات اصلی هوش مصنوعی در زمینههای امنیتی 08:18
-
مطالعه موردی: بهرهبرداری از هوش مصنوعی برای تحول امنیت سایبری - استراتژیهای شناسایی تهدید نوآورانه SecureTech 08:12
-
الگوریتمهای یادگیری ماشین برای شناسایی تهدیدات 07:42
-
مطالعه موردی: پیشرفتهای یادگیری ماشین قابلیتهای شناسایی تهدیدات CyberGuard را تقویت میکنند 07:03
-
تکنیکهای یادگیری عمیق در تشخیص ناهنجاری 07:02
-
مطالعه موردی: بهبود امنیت سایبری با یادگیری عمیق - مطالعه موردی درباره تشخیص ناهنجاری 07:12
-
پردازش زبان طبیعی برای هوش تهدید 06:50
-
مطالعه موردی: استفاده از پردازش زبان طبیعی برای بهبود هوش تهدید سایبری در خدمات مالی 06:01
-
کاربردهای یادگیری تقویتی در دفاع سایبری 07:00
-
مطالعه موردی: ارتقای دفاع سایبری - نقش یادگیری تقویتی در نوآوریهای CyberSafe 07:13
-
خلاصه بخش 02:05
-
مقدمه بخش 02:01
-
روشهای جمعآوری داده برای تحلیل امنیت 07:48
-
مطالعه موردی: بهبود امنیت سایبری مالی - نقش جمعآوری داده قوی در کاهش تهدید 06:12
-
تکنیکهای پیشپردازش داده برای مدلهای یادگیری ماشین 07:05
-
مطالعه موردی: بهبود امنیت سایبری از طریق پیشپردازش داده استراتژیک 07:21
-
مهندسی ویژگی برای بهبود شناسایی تهدیدات 07:15
-
مطالعه موردی: بهبود شناسایی تهدیدات مبتنی بر هوش مصنوعی از طریق مهندسی ویژگی استراتژیک 06:07
-
اطمینان از کیفیت و یکپارچگی داده در مجموعه دادههای امنیت 07:01
-
مطالعه موردی: بهبود امنیت سایبری - تضمین کیفیت و یکپارچگی داده در CyberGuard Inc 05:48
-
رسیدگی به حریم خصوصی داده و انطباق در سیستمهای هوش مصنوعی 06:57
-
مطالعه موردی: تعادل بین نوآوری هوش مصنوعی و حریم خصوصی داده - رویکرد استراتژیک TechNova 06:58
-
خلاصه بخش 01:53
-
مقدمه بخش 02:01
-
پیادهسازی هوش مصنوعی برای سیستمهای تشخیص نفوذ 06:02
-
مطالعه موردی: تحول مبتنی بر هوش مصنوعی در تشخیص نفوذ در CyberGuard 07:08
-
استفاده از یادگیری ماشین برای طبقهبندی بدافزار 07:16
-
مطالعه موردی: یادگیری ماشین در طبقهبندی بدافزار CyberGuard انقلاب ایجاد میکند 07:00
-
تحلیل رفتاری ترافیک شبکه با هوش مصنوعی 06:37
-
مطالعه موردی: بهبود امنیت سایبری - تحلیل ترافیک شبکه مبتنی بر هوش مصنوعی در موسسههای مالی 06:45
-
شناسایی تهدیدات دائمی پیشرفته با هوش مصنوعی 07:16
-
مطالعه موردی: بهبود امنیت سایبری - دفاع مبتنی بر هوش مصنوعی TechTitan در برابر APTها 07:07
-
تکنیکهای هوش مصنوعی برای تشخیص فیشینگ و و پیشگیری از آن 07:24
-
مطالعه موردی: بهرهبرداری از هوش مصنوعی برای مقابله با فیشینگ - TechSecure' 06:21
-
خلاصه بخش 01:49
-
مقدمه بخش 02:16
-
اسکن خودکار آسیبپذیری با هوش مصنوعی 07:36
-
مطالعه موردی: اسکن آسیبپذیری مبتنی بر هوش مصنوعی - بهبود امنیت در FinSecure Corp 06:37
-
تحلیل پیشبینی برای اکسپلویت آسیبپذیری 06:40
-
مطالعه موردی: بهرهبرداری از تحلیل پیشبینی برای امنیت سایبری پیشگیرانه در TechNova 06:44
-
استراتژیهای مدیریت پچ مبتنی بر هوش مصنوعی 07:56
-
مطالعه موردی: مدیریت پچ مبتنی بر هوش مصنوعی - تحول امنیت سایبری در TechSecure Inc 06:02
-
ارزیابی و اولویتبندی ریسک با یادگیری ماشین 08:18
-
مطالعه موردی: یادگیری ماشین در امنیت سایبری DigiSecure Inc انقلاب ایجاد میکند 06:55
-
یکپارچهسازی هوش مصنوعی در چارچوبهای مدیریت آسیبپذیری 07:51
-
مطالعه موردی: تحول مبتنی بر هوش مصنوعی در مدیریت آسیبپذیری - مطالعه موردی نوآوری در امنیت سایبری 05:49
-
خلاصه بخش 01:52
-
مقدمه بخش 02:01
-
هوش مصنوعی در سیستمهای مدیریت اطلاعات و رویدادهای امنیتی (SIEM) 06:52
-
مطالعه موردی: بهبود امنیت سایبری - راهحلهای SIEM مبتنی بر هوش مصنوعی در SecureTech 06:14
-
تریاژ و اولویتبندی خودکار حوادث 07:52
-
مطالعه موردی: بهبود امنیت سایبری - تریاژ حوادث مبتنی بر هوش مصنوعی در CyberTech 07:22
-
تکنیکهای تحلیل جرمشناسی با کمک هوش مصنوعی 08:01
-
مطالعه موردی: بهرهبرداری از هوش مصنوعی در امنیت سایبری: مطالعه موردی درباره غلبه بر Overload کردن داده و بهبود دفاع 05:27
-
بهرهبرداری از هوش مصنوعی برای کاهش تهدید بلادرنگ 05:23
-
مطالعه موردی: یکپارچهسازی هوش مصنوعی برای امنیت سایبری بلادرنگ - سفر تحولآفرین CyberGuard's 06:55
-
تحلیل پس از حادثه و گزارشدهی با هوش مصنوعی 07:14
-
مطالعه موردی: بهبود امنیت سایبری - یکپارچهسازی هوش مصنوعی در تحلیل پس از حادثه توسط Global Bank Corp 07:01
-
خلاصه بخش 01:46
-
مقدمه بخش 02:02
-
نقش هوش مصنوعی در اتوماسیون گردش کار SOC 07:10
-
مطالعه موردی: تحول مبتنی بر هوش مصنوعی در SOC - بهبود امنیت سایبری با یادگیری ماشین و اتوماسیون 07:23
-
بهبود هوش تهدید با هوش مصنوعی 07:42
-
مطالعه موردی: بهرهبرداری از هوش مصنوعی برای امنیت سایبری پیشگیرانه - سفر FinGuard در هوش تهدید 07:13
-
ارکستراسیون امنیت، اتوماسیون و پاسخ مبتنی بر هوش مصنوعی (SOAR) 07:04
-
مطالعه موردی: تحول امنیت سایبری - سفر پیادهسازی SOAR مبتنی بر هوش مصنوعی توسط AlphaTech 08:58
-
نظارت و تحلیل رویدادهای امنیت با هوش مصنوعی 06:00
-
مطالعه موردی: تحول مبتنی بر هوش مصنوعی در مرکز عملیاتهای امنیت SecureTech برای بهبود کارایی 06:31
-
بهبود کارایی SOC با ابزارهای هوش مصنوعی 07:21
-
مطالعه موردی: تحول SOCها با هوش مصنوعی - بهبود کارایی و دقت امنیت سایبری 05:19
-
خلاصه بخش 01:49
-
مقدمه بخش 01:41
-
هوش مصنوعی برای احراز هویت و مجوز کاربر 06:37
-
مطالعه موردی: IAM مبتنی بر هوش مصنوعی - بهبود امنیت و کارایی در TechSecure Inc 06:16
-
تشخیص الگوهای دسترسی ناهنجار با یادگیری ماشین 07:30
-
مطالعه موردی: بهبود IAM با یادگیری ماشین - سفر TechNova به راهحلهای امنیت سایبری پیشرفته 06:23
-
مدیریت دسترسی ممتاز بهبود یافته با هوش مصنوعی 07:09
-
مطالعه موردی: PAM بهبود یافته با هوش مصنوعی: انقلاب در امنیت سایبری در موسسههای مالی 06:43
-
پیادهسازی هوش مصنوعی در سرویسهای Single Sign-On و Federation 09:09
-
مطالعه موردی: تحول IAM - سرویسهای SSO و Federation مبتنی بر هوش مصنوعی برای تقویت امنیت و کارایی 07:41
-
تشخیص تقلب هویت با تکنیکهای هوش مصنوعی 06:17
-
مطالعه موردی: بهبود تشخیص تقلب هویت با هوش مصنوعی - رویکرد استراتژیک RetailGuard 06:25
-
خلاصه بخش 01:47
-
مقدمه بخش 02:11
-
درک حملات تخاصمی هوش مصنوعی به روی مدلها 06:12
-
مطالعه موردی: بهبود امنیت هوش مصنوعی - دفاع استراتژیک SolTech 06:23
-
پیادهسازی استحکام در الگوریتمهای هوش مصنوعی 07:06
-
مطالعه موردی: پیشرفت استحکام هوش مصنوعی - سفر Sentinel AI 06:59
-
نظارت و نگهداری مدل هوش مصنوعی برای امنیت 05:40
-
مطالعه موردی: بهبود تابآوری هوش مصنوعی در امور مالی - سفر SecureBank 05:38
-
اطمینان از یکپارچگی داده در مجموعههای آموزش هوش مصنوعی 07:23
-
مطالعه موردی: تقویت هوش مصنوعی با یکپارچگی داده قوی در امنیت سایبری 06:35
-
انطباق و حاکمیت در استقرار مدلهای هوش مصنوعی 06:12
-
مطالعه موردی: هدایت انطباق و حاکمیت در نوآوری بهداشت و درمان با هوش مصنوعی 06:16
-
خلاصه بخش 01:55
-
مقدمه بخش 02:14
-
استراتژیهای هوش مصنوعی برای ایمنسازی زیرساختهای ابری 08:20
-
مطالعه موردی: امنیت ابر مبتنی بر هوش مصنوعی: بهبود دفاع TechNova در برابر تهدیدات سایبری 08:06
-
خلاصه بخش 01:39
-
مقدمه بخش 01:35
-
یادگیری ماشین در تشخیص و پاسخ اندپوینت (EDR) 07:48
-
مطالعه موردی: استفاده از یادگیری ماشین برای انقلاب در امنیت سایبری TechSecure EDR 07:08
-
تکنیکهای هوش مصنوعی برای تحلیل رفتار بدافزار 07:58
-
مطالعه موردی: بهرهبرداری از هوش مصنوعی برای تشخیص بدافزار و امنیت سایبری پیشگیری در CyberGuard 07:43
-
ایمنسازی دستگاههای موبایل با هوش مصنوعی 07:46
-
مطالعه موردی: تحول امنیت موبایل مبتنی بر هوش مصنوعی TechSecure بعد از نقض 07:51
-
اجرای سیاست مبتنی بر هوش مصنوعی در اندپوینتها 06:33
-
مطالعه موردی: امنیت اندپوینت مبتنی بر هوش مصنوعی - تقویت انطباق و دفاع سایبری FinSecure 06:35
-
یکپارچهسازی هوش مصنوعی در چارچوبهای امنیت اندپوینت 06:57
-
مطالعه موردی: یکپارچهسازی هوش مصنوعی برای بهبود امنیت اندپوینت در CyberNetics 07:24
-
خلاصه بخش 01:41
-
مقدمه بخش 02:19
-
تحلیل ترافیک شبکه مبتنی بر هوش مصنوعی 08:17
-
مطالعه موردی: بهبود امنیت سایبری با هوش مصنوعی - راهحلهای CyberGuard 06:34
-
پیادهسازی هوش مصنوعی در سیستمهای پیشگیری از نفوذ 07:27
-
مطالعه موردی: IPS مبتنی بر هوش مصنوعی - تحول امنیت سایبری در FinGuard در برابر تهدیدات در حال تکامل 08:02
-
هوش مصنوعی برای طراحی معماری شبکه ایمن 06:47
-
مطالعه موردی: انقلاب هوش مصنوعی در امنیت شبکه - بهبود استراتژیهای انطباق و تشخیص تهدید در TechNova 08:11
-
تشخیص ناهنجاریهای شبکه با یادگیری ماشین 07:10
-
مطالعه موردی: بهرهبرداری از یادگیری ماشین برای تشخیص قوی ناهنجاری شبکه در NetGuard Technologies 06:16
-
هوش مصنوعی در مکانیسمهای کنترل دسترسی شبکه 06:01
-
مطالعه موردی: انقلاب در کنترل دسترسی شبکه - امنیت سایبری مبتنی بر هوش مصنوعی در موسسههای مالی 06:40
-
خلاصه بخش 01:31
-
مقدمه بخش 01:47
-
هوش مصنوعی در چرخه عمر توسعه نرمافزار ایمن (SDLC) 06:06
-
مطالعه موردی: تحول مبتنی بر هوش مصنوعی در توسعه نرمافزار ایمن - رویکرد استراتژیک InnovateCorp 08:24
-
یادگیری ماشین برای تشخیص آسیبپذیریهای اپلیکیشن 08:37
-
مطالعه موردی: یادگیری ماشین امنیت را در راهحلهای V-Secure تقویت میکند - مطالعه موردی درباره تشخیص آسیبپذیری 07:32
-
فایروالهای وب اپلیکیشن بهبود یافته با هوش مصنوعی 07:22
-
مطالعه موردی: تحول دفاع سایبری - WAFهای بهبود یافته با هوش مصنوعی در TechSecure Inc 06:36
-
محافظت از APIها با هوش مصنوعی 06:53
-
مطالعه موردی: یکپارچهسازی هوش مصنوعی برای امنیت API بهبود یافته - رویکرد استراتژیک InnovateTech 06:25
-
هوش مصنوعی در نظارت بر رفتار اپلیکیشن 07:29
-
مطالعه موردی: امنیت مبتنی بر هوش مصنوعی - سفر ByteShield برای محافظت از اپلیکیشنهای مالی 06:34
-
خلاصه بخش 01:58
-
مقدمه بخش 02:04
-
جمعآوری و تحلیل داده تهدید با هوش مصنوعی 06:05
-
مطالعه موردی: بهرهبرداری از هوش مصنوعی برای امنیت سایبری پیشگیرانه - بینشهایی از راهحلهای CyberGuard 06:32
-
یادگیری ماشین برای مدلسازی پیشبینی تهدید 06:31
-
مطالعه موردی: توانمندسازی امنیت سایبری - یادگیری ماشین در مدلسازی پیشبینی تهدید در SecureTech 06:40
-
زمینهسازی تهدید با پردازش زبان طبیعی 06:33
-
مطالعه موردی: انقلاب امنیت سایبری - نقش پردازش زبان طبیعی در تشخیص تهدید و پاسخ به آن 06:52
-
همبستگی تهدید بلادرنگ با هوش مصنوعی 06:47
-
مطالعه موردی: یکپارچهسازی هوش مصنوعی برای همبستگی تهدید بلادرنگ - تحول امنیت سایبری FinSecure 07:40
-
بهبود متدولوژیهای شکار تهدید با هوش مصنوعی 06:30
-
مطالعه موردی: امنیت سایبری مبتنی بر هوش مصنوعی - بهبود شکار تهدید در TechSecure Inc 06:43
-
خلاصه بخش 01:43
-
مقدمه بخش 01:44
-
بهرهبرداری از هوش مصنوعی برای توسعه سیاست امنیتی 06:54
-
مطالعه موردی: امنیت سایبری مبتنی بر هوش مصنوعی - سفر TechGuard 07:29
-
هوش مصنوعی در حاکمیت امنیت سایبری و مدیریت ریسک 06:42
-
مطالعه موردی: امنیت سایبری مبتنی بر هوش مصنوعی - تحول در حاکمیت و مدیریت ریسک در CyberGuard Inc 08:02
-
بهبود تصمیمگیری استراتژیک با مدلهای هوش مصنوعی 06:06
-
مطالعه موردی: بهرهبرداری از هوش مصنوعی برای امنیت سایبری استراتژیک - رویکرد نوآورانه TechNova 07:02
-
یکپارچهسازی هوش مصنوعی در معماریهای امنیت سازمانی 06:42
-
مطالعه موردی: امنیت مبتنی بر هوش مصنوعی - بهبود شناسایی تهدید و محافظت از دارایی در TechGuard Inc 07:08
-
معیارهای مبتنی بر هوش مصنوعی و گزارشدهی برای اثربخشی امنیت 05:36
-
مطالعه موردی: یکپارچهسازی هوش مصنوعی برای امنیت سایبری بهبود یافته - مطالعه موردی درباره بهینهسازی سیستمهای SIEM 06:44
-
خلاصه بخش 01:44
-
نتیجه گیری 03:27
مشخصات آموزش
گواهینامه +CompTIA CySA AI
- تاریخ به روز رسانی: 1404/06/21
- سطح دوره:همه سطوح
- تعداد درس:173
- مدت زمان :18:27:27
- حجم :11.11GB
- زبان:دوبله زبان فارسی
- دوره آموزشی:AI Academy