دوره پیش‌بینی تاب‌آوری زنجیره تامین با شبکه‌های عصبی هایپرگراف (SC-RIHN) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب پیش‌بینی تاب‌آوری زنجیره تامین با شبکه‌های عصبی هایپرگراف (SC-RIHN)

موضوع کلی: مدیریت زنجیره تامین هوشمند

موضوع میانی: هوش مصنوعی و شبکه‌های عصبی در زنجیره تامین

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

• 1. مقدمه‌ای بر مدیریت زنجیره تامین (SCM)
• 2. اهمیت و پیچیدگی‌های زنجیره تامین مدرن
• 3. مفهوم تاب‌آوری در زنجیره تامین (Supply Chain Resilience)
• 4. چرا تاب‌آوری زنجیره تامین حیاتی است؟
• 5. انواع اختلالات و ریسک‌ها در زنجیره تامین
• 6. سنجش و ارزیابی تاب‌آوری: معیارهای کلیدی
• 7. چارچوب‌های سنتی برای مدیریت ریسک و تاب‌آوری
• 8. رویکردهای پیشگیرانه در تاب‌آوری زنجیره تامین
• 9. رویکردهای واکنشی و بازیابی در تاب‌آوری
• 10. عوامل مؤثر بر تاب‌آوری زنجیره تامین
• 11. نقش داده‌ها در تصمیم‌گیری‌های تاب‌آوری
• 12. از داده تا بینش: نیاز به تحلیل‌های پیشرفته
• 13. محدودیت‌های روش‌های سنتی در پیش‌بینی تاب‌آوری
• 14. لزوم رویکردهای هوشمند برای تاب‌آوری
• 15. چالش‌های پیش‌بینی تاب‌آوری در محیط پویا
• 16. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 17. یادگیری با نظارت، بدون نظارت و تقویتی
• 18. الگوریتم‌های پایه یادگیری ماشین (رگرسیون، طبقه‌بندی)
• 19. معرفی شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)
• 20. ساختار یک نورون مصنوعی و لایه‌ها
• 21. توابع فعال‌سازی و نقش آنها
• 22. فرآیند آموزش شبکه‌های عصبی: انتشار به عقب (Backpropagation)
• 23. بهینه‌سازها در شبکه‌های عصبی (SGD, Adam)
• 24. مفهوم یادگیری عمیق (Deep Learning)
• 25. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) و کاربردها
• 26. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTMs
• 27. معرفی کتابخانه‌های PyTorch و TensorFlow
• 28. نقش هوش مصنوعی در بهینه‌سازی زنجیره تامین
• 29. چالش‌های به‌کارگیری هوش مصنوعی در SCM
• 30. معرفی شبکه‌های عصبی گراف (GNNs) به صورت کلی
• 31. مقدمه‌ای بر نظریه گراف
• 32. گره‌ها، یال‌ها و ماتریس مجاورت
• 33. انواع گراف‌ها: جهت‌دار، بی‌جهت، وزن‌دار
• 34. نمایش زنجیره تامین به عنوان یک گراف
• 35. مزایای مدل‌سازی گراف در SCM
• 36. محدودیت‌های گراف‌های سنتی در روابط پیچیده
• 37. معرفی مفهوم هایپرگراف (Hypergraph)
• 38. گره‌ها و هایپریال‌ها (Hyperedges) در هایپرگراف
• 39. ماتریس وقوع (Incidence Matrix) هایپرگراف
• 40. هایپریال‌ها: نمایش روابط چندطرفه و چندعضوی
• 41. چرا هایپرگراف برای مدل‌سازی زنجیره تامین مناسب است؟
• 42. مدل‌سازی روابط تامین‌کننده-مشتری-محصول با هایپرگراف
• 43. نمایش جریان مواد و اطلاعات با هایپرگراف
• 44. چالش‌های ساخت هایپرگراف از داده‌های SCM
• 45. ابزارهای تبدیل داده‌های SCM به ساختار هایپرگراف
• 46. انگیزه‌های توسعه شبکه‌های عصبی هایپرگراف (HGNN)
• 47. معماری عمومی HGNN
• 48. مفهوم پیام‌رسانی (Message Passing) در HGNN
• 49. عملگرهای کانولوشن هایپرگراف (Hypergraph Convolution)
• 50. انواع روش‌های جمع‌آوری ویژگی‌ها در هایپریال‌ها
• 51. نقش توابع تبدیل ویژگی گره‌ها و هایپریال‌ها در HGNN
• 52. لایه‌های HGNN: ورودی، پنهان، خروجی
• 53. استخراج ویژگی‌های گره و هایپریال توسط HGNN
• 54. مدل‌های مبتنی بر طیف (Spectral-based) HGNN
• 55. مدل‌های مبتنی بر دامنه فضا (Spatial-based) HGNN
• 56. مکانیسم‌های توجه (Attention Mechanisms) در HGNN
• 57. تابع تلفات (Loss Function) در آموزش HGNN
• 58. بهینه‌سازی و تنظیم هایپرپارامترها برای HGNN
• 59. چالش‌های مقیاس‌پذیری HGNN برای هایپرگراف‌های بزرگ
• 60. مروری بر مدل‌های پیشرفته‌تر HGNN (GAT-HGNN, etc.)
• 61. جمع‌آوری داده‌های مورد نیاز برای پیش‌بینی تاب‌آوری
• 62. منابع داده‌ای در زنجیره تامین (ERP, SCM Systems, IoT)
• 63. داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار در SCM
• 64. مهندسی ویژگی (Feature Engineering) برای تاب‌آوری
• 65. استخراج شاخص‌های تاب‌آوری از داده‌های عملیاتی
• 66. داده‌های تاریخی اختلالات و رویدادهای بحرانی
• 67. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی، نرمال‌سازی، تکمیل
• 68. گام‌های تبدیل داده‌های SCM به گره‌ها و هایپریال‌ها
• 69. تعریف ویژگی‌های گره (مثلاً مشخصات تامین‌کننده/مشتری)
• 70. تعریف ویژگی‌های هایپریال (مثلاً مشخصات محصول/روابط)
• 71. نمایش زمانی داده‌ها و سری‌های زمانی
• 72. تقسیم داده‌ها برای آموزش، اعتبارسنجی و آزمون
• 73. انتخاب ابزارها برای مدیریت و پیش‌پردازش داده‌ها (Pandas, NumPy)
• 74. اهمیت کیفیت داده‌ها در مدل‌های HGNN
• 75. استراتژی‌های مقابله با داده‌های نامتعادل و نویزدار
• 76. صورت‌بندی مسئله: استنتاج و پیش‌بینی تاب‌آوری زنجیره تامین
• 77. معماری HGNN پیشنهادی برای SC-RIHN (الهام از مقاله)
• 78. تعریف متغیر هدف: معیار تاب‌آوری زنجیره تامین
• 79. مراحل پیاده‌سازی مدل SC-RIHN
• 80. انتخاب چارچوب یادگیری عمیق (PyTorch Geometric, DGL)
• 81. آماده‌سازی محیط توسعه و کتابخانه‌ها
• 82. تنظیم پارامترهای مدل HGNN برای SC-RIHN
• 83. فرآیند آموزش مدل: بهینه‌سازی و اعتبارسنجی
• 84. معیارهای ارزیابی عملکرد مدل پیش‌بینی (MSE, MAE, R2)
• 85. معیارهای ارزیابی خاص تاب‌آوری (مثلاً دقت در شناسایی نقاط ضعف)
• 86. تحلیل حساسیت مدل به تغییرات داده‌ها و هایپرپارامترها
• 87. تفسیر نتایج مدل HGNN: درک عوامل مؤثر بر تاب‌آوری
• 88. تحلیل موردی: پیاده‌سازی HGNN برای یک سناریوی واقعی SCM
• 89. مقایسه SC-RIHN با مدل‌های GNN/ML سنتی
• 90. چالش‌های عملی در پیاده‌سازی و استقرار مدل SC-RIHN
• 91. مقیاس‌پذیری HGNN برای زنجیره‌های تامین بسیار بزرگ
• 92. پیش‌بینی تاب‌آوری در زمان واقعی (Real-time Resilience Prediction)
• 93. ادغام SC-RIHN با سیستم‌های ERP/SCM موجود
• 94. قابلیت توضیح‌پذیری (Explainability) در HGNN برای SCM
• 95. اخلاق هوش مصنوعی و ملاحظات حریم خصوصی در داده‌های SCM
• 96. مروری بر ابزارها و فریمورک‌های متن‌باز برای GNN/HGNN
• 97. محدودیت‌ها و چالش‌های آینده در SC-RIHN
• 98. روندها و جهت‌گیری‌های تحقیقاتی آینده در HGNN و SCM
• 99. برنامه‌ریزی استراتژی‌های تاب‌آوری بر اساس بینش‌های SC-RIHN
• 100. جمع‌بندی دوره و پروژه عملی نهایی (Case Study/Workshop)