Hamayesh Arwin Alborz همایش آروین البرز ETSJR فصلنامه نوآوری در مهندسی و فناوری | ETSJR 1 3 سیستم‌های یادگیری فدرال بهینه‌شده با استفاده از تکنیک‌های هوش مصنوعی سیستم‌های یادگیری فدرال بهینه‌شده با استفاده از تکنیک‌های هوش مصنوعی 1 14 FA Mohammad Hossein Shafie Abadi cccccccc دکترمحمد حسین شفیع آبادی گروه مهندسی کامپیوتر، واحد اسلامشهر، دانشگاه آزاد اسلامی، اسلامشهر، ایران Zahra Khanian Valdani cccccccccc زهرا خانیان ولدانی کارشناسی ارشد،گروه مهندسی کامپیوتر، واحد اسلامشهر، دانشگاه آزاد اسلامی، اسلامشهر، ایران 2025 06 22 یادگیری فدرال به عنوان یکی از پارادایم‌های نوین یادگیری ماشین توزیع‌شده، راه‌حلی مؤثر برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی بدون نیاز به تمرکز داده‌ها ارائه می‌دهد. این پژوهش به بررسی و تحلیل سیستم‌های یادگیری فدرال بهینه‌شده با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته هوش مصنوعی می‌پردازد. با توجه به چالش‌های موجود در یادگیری فدرال نظیر ناهمگونی داده‌ها، محدودیت‌های ارتباطی، و نگرانی‌های حریم خصوصی، این تحقیق روش‌های بهینه‌سازی مبتنی بر الگوریتم‌های یادگیری عمیق، یادگیری تقویتی، و تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی را مورد بررسی قرار می‌دهد. نتایج به‌دست‌آمده نشان می‌دهد که ترکیب تکنیک‌های هوش مصنوعی با یادگیری فدرال منجر به بهبود قابل‌توجه عملکرد سیستم در زمینه‌های دقت مدل، کاهش هزینه‌های ارتباطی، و تقویت امنیت داده‌ها می‌شود. این پژوهش همچنین چارچوبی جامع برای پیاده‌سازی سیستم‌های یادگیری فدرال بهینه‌شده ارائه می‌دهد که قابلیت کاربرد در حوزه‌های مختلف از جمله بهداشت و درمان، مالی، و اینترنت اشیاء را دارد. یادگیری فدرال به عنوان یکی از پارادایم‌های نوین یادگیری ماشین توزیع‌شده، راه‌حلی مؤثر برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی بدون نیاز به تمرکز داده‌ها ارائه می‌دهد. این پژوهش به بررسی و تحلیل سیستم‌های یادگیری فدرال بهینه‌شده با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته هوش مصنوعی می‌پردازد. با توجه به چالش‌های موجود در یادگیری فدرال نظیر ناهمگونی داده‌ها، محدودیت‌های ارتباطی، و نگرانی‌های حریم خصوصی، این تحقیق روش‌های بهینه‌سازی مبتنی بر الگوریتم‌های یادگیری عمیق، یادگیری تقویتی، و تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی را مورد بررسی قرار می‌دهد. نتایج به‌دست‌آمده نشان می‌دهد که ترکیب تکنیک‌های هوش مصنوعی با یادگیری فدرال منجر به بهبود قابل‌توجه عملکرد سیستم در زمینه‌های دقت مدل، کاهش هزینه‌های ارتباطی، و تقویت امنیت داده‌ها می‌شود. این پژوهش همچنین چارچوبی جامع برای پیاده‌سازی سیستم‌های یادگیری فدرال بهینه‌شده ارائه می‌دهد که قابلیت کاربرد در حوزه‌های مختلف از جمله بهداشت و درمان، مالی، و اینترنت اشیاء را دارد. https://etsjr.ir/downloadfilepdf/17425