, ,

کتاب مدل‌سازی و پیش‌بینی عملکرد اقتصادی در زنجیره تامین با یادگیری عمیق و بهینه‌سازی هوشمند

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 و پیش‌بینی عملکرد اقتصادی در زنجیره تامین با یادگیری عمیق و بهینه‌سازی هوشمند

موضوع کلی: مدیریت زنجیره تامین هوشمند

موضوع میانی: تصمیم‌گیری و بهینه‌سازی در زنجیره تامین با هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر مدیریت زنجیره تامین: مفاهیم و اهداف
  • 2. ساختار و اجزای کلیدی زنجیره تامین
  • 3. چالش‌ها و روندهای نوین در مدیریت زنجیره تامین
  • 4. مقدمه‌ای بر مالی زنجیره تامین (SCF): تعریف و اهمیت
  • 5. انواع ابزارهای مالی در زنجیره تامین
  • 6. مزایا و کاربردهای مالی زنجیره تامین
  • 7. نقش بانک‌ها و موسسات مالی در SCF
  • 8. معیارهای ارزیابی عملکرد اقتصادی در زنجیره تامین
  • 9. تحلیل ارزش و ریسک در مالی زنجیره تامین
  • 10. ارتباط بین تصمیم‌گیری در SCM و عملکرد اقتصادی
  • 11. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین: مروری بر مفاهیم پایه
  • 12. دسته‌بندی الگوریتم‌های یادگیری ماشین: نظارت‌شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 13. شبکه‌های عصبی مصنوعی: معماری و اصول کار
  • 14. لایه‌های پایه در شبکه‌های عصبی: ورودی، پنهان، خروجی
  • 15. توابع فعال‌سازی و بهینه‌سازی (گرادیان کاهشی)
  • 16. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق: چرا و چگونه؟
  • 17. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
  • 18. شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) برای داده‌های ساختاریافته
  • 19. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های توالی
  • 20. واحدهای حافظه بلندمدت کوتاه (LSTM) و دروازه‌های آن
  • 21. شبکه‌های عصبی عودکننده با واحد حافظه (GRU)
  • 22. پیش‌پردازش داده‌ها برای یادگیری عمیق
  • 23. نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها
  • 24. تقسیم داده به مجموعه آموزش، اعتبارسنجی و آزمون
  • 25. مفهوم بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
  • 26. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی: مفاهیم و چارچوب
  • 27. عامل، محیط، حالت، عمل و پاداش در RL
  • 28. فرآیندهای تصمیم‌گیری مارکوف (MDP): تعریف و کاربرد
  • 29. سیاست (Policy) و تابع ارزش (Value Function)
  • 30. معادله بلمن (Bellman Equation) برای تابع ارزش
  • 31. برنامه‌ریزی پویا: تکرار ارزش (Value Iteration)
  • 32. برنامه‌ریزی پویا: تکرار سیاست (Policy Iteration)
  • 33. یادگیری تقویتی بدون مدل (Model-Free RL)
  • 34. یادگیری مونت کارلو (Monte Carlo Learning)
  • 35. یادگیری تفاوت زمانی (TD Learning)
  • 36. الگوریتم Q-Learning: اصول و پیاده‌سازی
  • 37. الگوریتم SARSA: تفاوت با Q-Learning
  • 38. مسئله اکتشاف در مقابل بهره‌برداری (Exploration vs. Exploitation)
  • 39. استراتژی‌های اکتشاف: Epsilon-Greedy و Boltzman
  • 40. مروری بر چارچوب‌های اصلی RL (مانند OpenAI Gym)
  • 41. ادغام یادگیری عمیق و تقویتی: یادگیری تقویتی عمیق (DRL)
  • 42. شبکه‌های Q-Learning عمیق (DQN): معماری و بهبودها
  • 43. تجربه بازپخش (Experience Replay) در DQN
  • 44. شبکه‌های هدف (Target Networks) برای پایداری
  • 45. روش‌های گرادیان سیاست (Policy Gradient Methods)
  • 46. الگوریتم REINFORCE: پایه و اساس
  • 47. روش‌های Actor-Critic: ترکیب مزایای Policy Gradient و Value-Based
  • 48. الگوریتم A2C (Advantage Actor-Critic)
  • 49. الگوریتم A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • 50. بهینه‌سازی سیاست‌های نزدیک (PPO): اصول و کارایی
  • 51. گرادیان سیاست قطعی عمیق (DDPG) برای فضاهای عمل پیوسته
  • 52. Actor-Critic نرم (Soft Actor-Critic – SAC)
  • 53. مقایسه الگوریتم‌های DRL: نقاط قوت و ضعف
  • 54. تنظیم هایپرپارامترها در DRL
  • 55. چالش‌ها و مسائل رایج در پیاده‌سازی DRL
  • 56. جمع‌آوری داده‌ها در مالی زنجیره تامین: منابع و چالش‌ها
  • 57. انواع داده‌های مالی و عملیاتی در SCF
  • 58. پاکسازی و یکپارچه‌سازی داده‌های زنجیره تامین
  • 59. مهندسی ویژگی (Feature Engineering) برای داده‌های مالی
  • 60. ساخت ویژگی‌های زمانی از سری‌های زمانی مالی
  • 61. برخورد با داده‌های نامتوازن و از دست رفته در SCF
  • 62. تشخیص و حذف داده‌های پرت (Outliers)
  • 63. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های پیش‌بینی عملکرد اقتصادی
  • 64. کاربرد دانش خبره در مهندسی ویژگی‌های SCF
  • 65. دلالت داده‌ها (Data Imputation) و روش‌های آن
  • 66. مدل‌سازی مسائل تصمیم‌گیری SCF با چارچوب DRL
  • 67. تعریف حالت‌ها، عمل‌ها و پاداش‌ها در سناریوهای SCF
  • 68. DRL برای بهینه‌سازی تصمیمات تامین مالی موجودی
  • 69. DRL برای مدیریت پویای اعتبارات تجاری (Trade Credit)
  • 70. DRL در بهینه‌سازی شرایط پرداخت و تسویه حساب‌ها
  • 71. DRL برای تصمیم‌گیری در مورد تامین مالی فروشندگان و خریداران
  • 72. DRL برای پیش‌بینی و مدیریت نوسانات تقاضا و اثر آن بر مالی
  • 73. DRL در تصمیمات قیمت‌گذاری پویا در زنجیره تامین
  • 74. DRL برای مدیریت ریسک‌های اعتباری در SCF
  • 75. DRL برای شناسایی و مدیریت ریسک‌های عملیاتی مالی
  • 76. DRL در انتخاب تامین‌کنندگان و مذاکره قراردادها
  • 77. DRL در بهینه‌سازی جریان نقدی و سرمایه در گردش
  • 78. DRL برای مدیریت ریسک نرخ ارز در زنجیره تامین جهانی
  • 79. مدل‌های DRL چندعاملی (Multi-Agent DRL) در SCF پیچیده
  • 80. شبیه‌سازی محیط‌های SCF برای آموزش مدل‌های DRL
  • 81. پیش‌بینی عملکرد اقتصادی شرکت با یادگیری عمیق: مروری کلی
  • 82. پیش‌بینی سری‌های زمانی مالی و اقتصادی با LSTM/GRU
  • 83. مدل‌سازی و پیش‌بینی سودآوری شرکت با DL
  • 84. پیش‌بینی جریان‌های نقدی و نقدینگی با شبکه‌های عصبی
  • 85. ارزیابی اعتبار و رتبه‌بندی اعتباری شرکت‌ها با DL
  • 86. پیش‌بینی ورشکستگی و سیستم‌های هشدار اولیه
  • 87. پیش‌بینی قیمت کالاها و مواد اولیه در زنجیره تامین
  • 88. پیش‌بینی تقاضا با یادگیری عمیق برای بهینه‌سازی مالی
  • 89. کاربرد DL در تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) برای پیش‌بینی بازار
  • 90. ترکیب داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته در پیش‌بینی اقتصادی
  • 91. معیارهای ارزیابی مدل‌های DRL: پاداش تجمعی و همگرایی
  • 92. معیارهای ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی: دقت، RMSE، MAE، R²
  • 93. آزمون‌های آماری برای مقایسه عملکرد مدل‌ها
  • 94. تجزیه و تحلیل حساسیت و پایداری مدل‌های DRL
  • 95. تعمیم‌پذیری و مقیاس‌پذیری مدل‌های DRL در SCF
  • 96. هوش مصنوعی توضیح‌پذیر (XAI) در تصمیم‌گیری‌های مالی
  • 97. چالش‌های اخلاقی و حریم خصوصی در استفاده از هوش مصنوعی در مالی
  • 98. مطالعه موردی: بهینه‌سازی تامین مالی موجودی یک شرکت تولیدی با DRL
  • 99. مطالعه موردی: پیش‌بینی عملکرد اقتصادی شرکت‌های SME با DL
  • 100. روندهای آتی و جهت‌گیری‌های پژوهشی در SCF هوشمند

📚 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 و پیش‌بینی عملکرد اقتصادی در زنجیره تامین با یادگیری عمیق و بهینه‌سازی هوشمند”

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

پیمایش به بالا