دورة عبر الإنترنت – تدريب احترافي معتمد في الذكاء الاصطناعي من Google للأمن السيبراني، جامعة جونز هوبكنز

اكتساب مهارات متقدمة في تقنيات الذكاء الاصطناعي لاكتشاف التهديدات السيبرانية ومنعها، مما يضمن حماية قوية ضد المخاطر الرقمية المتطورة باستمرار.

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Professional Certificate

البدء

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • التحكم في تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مجال الأمن السيبراني
  • التقنيات المتقدمة للكشف عن التهديدات السيبرانية
  • منع الاحتيال مدعوم بالذكاء الاصطناعي
  • تحليل البرامج الضارة
  • فهم تأثيرات الشبكات الخصومة (GANs)
  • تحديد الحالات الشاذة لحركة مرور الشبكة
  • تطبيق تقنيات التعلم المعزز
  • تقييم أداء نماذج الذكاء الاصطناعي
  • تطوير نماذج في التعلم الآلي (ML) والتعلم العميق (DL)
  • هندسة الميزات لـ ML وتحسين البيانات الأولية لـ DL
  • تصميم Tor للبرامج الضارة المتحولة
  • تحليل تسلسلات أكواد التشغيل لتصنيفها على أنها برامج ضارة أو مشروعة
  • كشف التهديدات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي
  • تطبيق نماذج لتحديات الأمن السيبراني الحقيقية

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • خبير الأمن السيبراني
  • محلل البرامج الضارة
  • يطور نماذج في التعلم الآلي
  • مهندس بيانات
  • خبير الذكاء الاصطناعي للأمن السيبراني
  • محلل التهديدات
  • مطور أدوات الأمن السيبراني
  • مهندس التعلم العميق
  • خبير أنظمة إنترنت الأشياء

التدريب – سلسلة من الدورات المكونة من 3 أجزاء

هذا التخصص مخصص للطلاب بعد درجة البكالوريوس الذين يطمحون إلى إتقان تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مجال الأمن السيبراني. خلال ثلاث دورات شاملة، ستتعلم تقنيات متقدمة لاكتشاف التهديدات السيبرانية المختلفة والتعامل معها.

المواد الأساسية في المنهج:

  • منع الاحتيال مدعوم بالذكاء الاصطناعي
  • تحليل البرامج الضارة
  • آثار شبكات GAN

سوف تحصل على خبرة عملية في تحديد الحالات الشاذة في حركة مرور الشبكة، وتطبيق تقنيات التعلم المعزز، وتقييم أداء نماذج الذكاء الاصطناعي في مواجهة تحديات العالم الحقيقي.

بعد الانتهاء من التدريب، ستطور فهمًا عميقًا لكيفية تأمين أنظمة الذكاء الاصطناعي أثناء التعامل مع تعقيد الهجمات العدائية. ستعمل هذه المعرفة على إعدادك لمواجهة التحديات الجديدة في مجال الأمن السيبراني.

مشروع التعلم العملي

وفي تخصص “الذكاء الاصطناعي للأمن السيبراني”، سيستخدم الدارسون تقنيات الذكاء الاصطناعي لتطوير أدوات عملية للأمن السيبراني.

تشمل المشاريع:

  • تطوير نماذج التعلم الآلي (ML) والتعلم العميق (DL) لاكتشاف نشاط شبكة الإنترنت الآلية (IoT).
  • هندسة الميزات لـ ML وتحسين البيانات الأولية لـ DL.
  • تصميم مصفوفة البرمجيات الخبيثة المتحولة باستخدام نموذج ماركوف المخفي.
  • تحليل تسلسلات أكواد التشغيل لتصنيفها على أنها برامج ضارة أو مشروعة.

سيقوم المتعلمون ببناء النماذج واختبارها على بيانات لم يسبق لها مثيل، وإرسال عروض فيديو توضيحية مع التعليمات البرمجية الخاصة بهم. يزود هذا النهج العملي المتعلمين بالمهارات اللازمة لتحديد التهديدات التي يحركها الذكاء الاصطناعي وتطبيق النماذج على تحديات الأمن السيبراني الحقيقية.

Details of the courses that make up the specialization

مقدمة في الذكاء الاصطناعي للأمن السيبراني

الدورة 1 – 9 ساعات

استخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحديد التهديدات السيبرانية المختلفة والتخفيف منها، مع حماية الأصول والبيانات الرقمية.

  • تطوير وتنفيذ نماذج التعلم الآلي لتحديد وتصنيف ومنع رسائل البريد الإلكتروني العشوائية والتصيد الاحتيالي.
  • تطبيق حلول القياسات الحيوية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي مثل ديناميكيات ضغطات المفاتيح والتعرف على الوجه لتحسين أمان تحديد هوية المستخدم.

المهارات التي سوف تكتسبها

  • تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الأمن السيبراني
  • إدارة مخاطر التهديدات السيبرانية
  • تعريف المستخدم المعتمد على الذكاء الاصطناعي
  • تطوير نماذج ML العملية
  • اكتشاف البريد الإلكتروني العشوائي والتصيد الاحتيالي

الدورة 2 – 11 ساعة

فهم أنواع مختلفة من الأضرار وتطبيق تقنيات التحليل الأساسية لتحديدها وتصنيفها بشكل فعال.

  • تطبيق خوارزميات التعلم الآلي المتقدمة، بما في ذلك المجموعات وأشجار القرار، لتحديد الضرر بشكل فعال.
  • استكشف تقنيات الكشف عن الحالات الشاذة باستخدام بيانات الروبوتات وتعرف على كيفية تحليل حركة مرور الشبكة لتحديد الأنماط غير العادية.
  • التعاون وعرض نتائج البحوث حول الاتجاهات الحالية في الكشف عن شذوذ الشبكة.

المهارات التي سوف تكتسبها

  • تحليل الضرر
  • مهارات عرض الأبحاث
  • التعلم الآلي لتحديد الهوية
  • تقنيات الكشف عن الشذوذ
  • تقييم الأداء

الدورة 3 – 15 ساعة

تعرف على كيفية تنفيذ الحلول المستندة إلى الذكاء الاصطناعي لاكتشاف الاحتيال على بطاقات الائتمان ومنعه في البيئات السحابية.

  • دراسة أساسيات شبكات التوليد المضاد وتطبيقاتها في توليد البيانات الاصطناعية.
  • تجربة عملية مع الهجمات العدوانية بالأبيض والأسود من أجل تقييم وتحسين متانة النموذج.
  • إتقان تقنيات هندسة الميزات وتقييم الأداء لتحسين نماذج الذكاء الاصطناعي لتطبيقات الأمن السيبراني.

المهارات التي سوف تكتسبها

  • تقنيات كشف الاحتيال
  • تنفيذ هجمات عدوانية
  • تقييم النموذج والتحسين
  • شبكات الخصومة التوليدية (GANs)
  • تطبيقات التعلم المعزز