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

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

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000009021 دسته: , , برچسب:

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 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)

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب پیش‌بینی تاب‌آوری زنجیره تامین با شبکه‌های عصبی هایپرگراف (SC-RIHN)”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا