, ,

کتاب مدل‌سازی مدرن بحران‌های زنجیره تأمین: شبیه‌سازی مقیاس‌پذیر با مدل‌های دیفرانسیل‌پذیر و GPU

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 مدل‌سازی مدرن بحران‌های زنجیره تأمین: شبیه‌سازی مقیاس‌پذیر با مدل‌های دیفرانسیل‌پذیر و GPU

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: شبیه‌سازی پیشرفته سیستم‌های اقتصادی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی زنجیره تأمین و مفاهیم کلیدی
  • 2. معرفی مدل‌های ریاضی زنجیره تأمین
  • 3. آشنایی با مفاهیم شبیه‌سازی سیستم‌های اقتصادی
  • 4. مروری بر روش‌های سنتی مدل‌سازی زنجیره تأمین
  • 5. محدودیت‌های مدل‌های سنتی و نیاز به رویکردهای نوین
  • 6. معرفی مدل‌های دیفرانسیل‌پذیر و مزایای آن‌ها
  • 7. مبانی حساب دیفرانسیل و انتگرال برای مدل‌سازی
  • 8. آشنایی با نرم‌افزارهای محاسبات عددی و دیفرانسیل‌پذیر
  • 9. مقدمه‌ای بر پایتون و کتابخانه‌های کلیدی (NumPy، PyTorch)
  • 10. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون
  • 11. مروری بر مفاهیم جبر خطی و کاربرد آن در مدل‌سازی
  • 12. آشنایی با مفهوم گرادیان و مشتقات جزئی
  • 13. مبانی یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی
  • 14. معرفی شبکه‌های عصبی پیشخور (Feedforward Neural Networks)
  • 15. تابع فعال‌سازی (Activation Functions) و انواع آن
  • 16. بهینه‌سازی گرادیانی و الگوریتم‌های مختلف
  • 17. الگوریتم گرادیان کاهشی (Gradient Descent) و انواع آن
  • 18. معرفی کتابخانه PyTorch برای ساخت شبکه‌های عصبی
  • 19. ایجاد یک شبکه عصبی ساده در PyTorch
  • 20. آموزش یک شبکه عصبی برای تخمین یک تابع ساده
  • 21. مبانی مدل‌سازی معادلات دیفرانسیل
  • 22. حل معادلات دیفرانسیل معمولی (ODE) با روش‌های عددی
  • 23. روش اویلر (Euler Method) و بهبود دقت آن
  • 24. روش رانگ-کوتا (Runge-Kutta Methods)
  • 25. مدل‌سازی تقاضا در زنجیره تأمین
  • 26. مدل‌سازی تولید و ظرفیت تولید
  • 27. مدل‌سازی موجودی و هزینه‌های نگهداری
  • 28. مدل‌سازی حمل و نقل و هزینه‌های لجستیک
  • 29. مدل‌سازی زمان‌های تاخیر در زنجیره تأمین
  • 30. مدل‌سازی اختلالات در زنجیره تأمین
  • 31. معرفی انواع شوک‌ها و اختلالات (تقاضا، تولید، حمل و نقل)
  • 32. مدل‌سازی اثرات شوک‌ها بر موجودی و هزینه
  • 33. شبیه‌سازی زنجیره تأمین با استفاده از معادلات دیفرانسیل
  • 34. پیاده‌سازی یک زنجیره تأمین ساده در PyTorch
  • 35. استفاده از ODE Solvers در PyTorch
  • 36. معرفی مفهوم گراف محاسباتی (Computational Graph)
  • 37. محاسبه گرادیان به صورت خودکار در PyTorch
  • 38. بررسی پایداری و حساسیت مدل زنجیره تأمین
  • 39. تحلیل حساسیت (Sensitivity Analysis) پارامترها
  • 40. بهینه‌سازی زنجیره تأمین با استفاده از گرادیان
  • 41. یافتن مقادیر بهینه پارامترها با استفاده از گرادیان کاهشی
  • 42. مدل‌سازی تصمیمات مدیریتی در زنجیره تأمین
  • 43. مدل‌سازی سیاست‌های سفارش‌دهی و تولید
  • 44. مدل‌سازی قیمت‌گذاری و تخفیف‌ها
  • 45. معرفی مفهوم بازی‌های زنجیره تأمین
  • 46. مدل‌سازی رفتار بازیگران در زنجیره تأمین
  • 47. بهینه‌سازی تصمیمات در محیط بازی
  • 48. مدل‌سازی زنجیره‌های تأمین چند سطحی
  • 49. مدل‌سازی شبکه‌های زنجیره تأمین پیچیده
  • 50. مدل‌سازی عدم قطعیت در زنجیره تأمین
  • 51. معرفی روش‌های مدل‌سازی عدم قطعیت (توزیع‌های احتمالی)
  • 52. شبیه‌سازی مونت کارلو (Monte Carlo Simulation) برای زنجیره تأمین
  • 53. ترکیب مدل‌های دیفرانسیل‌پذیر با شبیه‌سازی مونت کارلو
  • 54. استفاده از داده‌های واقعی برای کالیبره کردن مدل
  • 55. روش‌های اعتبارسنجی مدل (Model Validation)
  • 56. مقایسه نتایج مدل با داده‌های تاریخی
  • 57. تحلیل خطا و بهبود دقت مدل
  • 58. معرفی مدل‌های سری زمانی و کاربرد آن در پیش‌بینی تقاضا
  • 59. استفاده از ARIMA و Exponential Smoothing
  • 60. ترکیب مدل‌های سری زمانی با مدل‌های دیفرانسیل‌پذیر
  • 61. معرفی شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks)
  • 62. استفاده از LSTM و GRU برای مدل‌سازی سری زمانی
  • 63. پیش‌بینی تقاضا با استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 64. معرفی مفهوم یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 65. آموزش یک عامل هوشمند برای مدیریت زنجیره تأمین
  • 66. استفاده از Q-learning و Deep Q-Networks
  • 67. مدل‌سازی زنجیره تأمین پایدار و سبز
  • 68. مدل‌سازی اثرات زیست‌محیطی زنجیره تأمین
  • 69. بهینه‌سازی زنجیره تأمین برای کاهش اثرات زیست‌محیطی
  • 70. معرفی مفهوم بلاک‌چین (Blockchain) و کاربرد آن در زنجیره تأمین
  • 71. مدل‌سازی ردیابی و شفافیت در زنجیره تأمین با بلاک‌چین
  • 72. امنیت زنجیره تأمین و مقابله با حملات سایبری
  • 73. مقیاس‌پذیری مدل‌های دیفرانسیل‌پذیر با GPU
  • 74. معرفی CUDA و استفاده از GPU برای محاسبات
  • 75. بهینه‌سازی کد پایتون برای اجرا روی GPU
  • 76. موازی‌سازی محاسبات برای شبیه‌سازی سریع‌تر
  • 77. معرفی کتابخانه‌های GPU-accelerated (CuPy)
  • 78. شبیه‌سازی زنجیره‌های تأمین بزرگ و پیچیده با GPU
  • 79. بررسی موردی: شبیه‌سازی زنجیره تأمین یک شرکت بزرگ
  • 80. بررسی موردی: شبیه‌سازی زنجیره تأمین در صنعت خودرو
  • 81. بررسی موردی: شبیه‌سازی زنجیره تأمین در صنعت غذا
  • 82. بررسی موردی: شبیه‌سازی زنجیره تأمین دارو
  • 83. معرفی آخرین دستاوردهای علمی در زمینه مدل‌سازی زنجیره تأمین
  • 84. مروری بر مقالات مرتبط با مدل‌های دیفرانسیل‌پذیر
  • 85. پیش‌بینی روندهای آینده در مدل‌سازی زنجیره تأمین
  • 86. ملاحظات اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی در زنجیره تأمین
  • 87. حریم خصوصی داده‌ها و امنیت اطلاعات
  • 88. آینده شغلی در زمینه مدل‌سازی زنجیره تأمین
  • 89. مهارت‌های مورد نیاز برای موفقیت در این حوزه
  • 90. منابع آموزشی بیشتر و کتاب‌های پیشنهادی
  • 91. معرفی کنفرانس‌ها و رویدادهای مرتبط
  • 92. پرسش و پاسخ و رفع اشکال
  • 93. ارائه پروژه عملی: مدل‌سازی یک زنجیره تأمین واقعی
  • 94. ارائه پروژه عملی: بهینه‌سازی یک زنجیره تأمین موجود
  • 95. ارائه پروژه عملی: شبیه‌سازی اثرات شوک‌های مختلف
  • 96. ارائه پروژه عملی: طراحی یک زنجیره تأمین مقاوم
  • 97. ارزیابی پروژه‌ها و ارائه بازخورد
  • 98. جمع‌بندی و نتیجه‌گیری دوره
  • 99. منابع و مراجع مورد استفاده در دوره
  • 100. آزمون نهایی و ارزیابی دانشجو

📚 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 مدل‌سازی مدرن بحران‌های زنجیره تأمین: شبیه‌سازی مقیاس‌پذیر با مدل‌های دیفرانسیل‌پذیر و GPU”

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

پیمایش به بالا