سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب پیش‌بینی هوشمند روابط زنجیره تامین با شبکه‌های عصبی گراف و مدل‌های پواسون: تکنیک GDES

کتاب پیش‌بینی هوشمند روابط زنجیره تامین با شبکه‌های عصبی گراف و مدل‌های پواسون: تکنیک GDES

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 هوشمند روابط زنجیره تامین با شبکه‌های عصبی گراف و مدل‌های پواسون: تکنیک GDES

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در مدیریت زنجیره تامین

موضوع میانی: پیش‌بینی روابط و تحولات پویا در شبکه‌های زنجیره تامین

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. بخش ۱: مبانی زنجیره تامین و هوش مصنوعی
  • 2. مقدمه‌ای بر مدیریت زنجیره تامین (SCM)
  • 3. اهمیت روابط در شبکه‌های زنجیره تامین
  • 4. چالش‌های مدرن در زنجیره تامین: پیچیدگی و پویایی
  • 5. زنجیره تامین به عنوان یک سیستم پیچیده پویا
  • 6. مفهوم شبکه زنجیره تامین (Supply Chain Network)
  • 7. نقش داده و تحلیل آن در بهینه‌سازی زنجیره تامین
  • 8. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین: یک مرور کلی
  • 9. کاربردهای کلیدی هوش مصنوعی در مدیریت زنجیره تامین
  • 10. چرا پیش‌بینی روابط زنجیره تامین یک چالش است؟
  • 11. معرفی دوره و اهداف آموزشی
  • 12. بخش ۲: تحلیل شبکه‌های زنجیره تامین با نظریه گراف
  • 13. مقدمه‌ای بر نظریه گراف
  • 14. نمایش زنجیره تامین به صورت گراف: گره‌ها، یال‌ها و ویژگی‌ها
  • 15. گره‌ها (Nodes): شرکت‌ها، انبارها، توزیع‌کنندگان
  • 16. یال‌ها (Edges): روابط تجاری، جریان مواد، جریان اطلاعات
  • 17. گراف‌های ایستا (Static) در مقابل گراف‌های پویا (Dynamic)
  • 18. مفاهیم اساسی در تحلیل گراف: درجه، مسیر، مرکزیت
  • 19. تحلیل مرکزیت برای شناسایی بازیگران کلیدی در زنجیره تامین
  • 20. مفهوم جوامع (Communities) در شبکه‌های زنجیره تامین
  • 21. ماتریس مجاورت و لیست مجاورت برای نمایش گراف
  • 22. ابزارهای نرم‌افزاری برای تحلیل و بصری‌سازی گراف‌ها
  • 23. بخش ۳: مبانی یادگیری ماشین برای پیش‌بینی
  • 24. یادگیری نظارت‌شده، نظارت‌نشده و تقویتی
  • 25. مسئله پیش‌بینی یال (Link Prediction) به عنوان یک کار یادگیری ماشین
  • 26. ویژگی‌سازی (Feature Engineering) برای گره‌ها و یال‌ها
  • 27. مدل‌های کلاسیک برای پیش‌بینی یال (مانند Adamic-Adar)
  • 28. محدودیت‌های مدل‌های کلاسیک در شبکه‌های پویا
  • 29. معیارهای ارزیابی برای وظایف پیش‌بینی یال (AUC, Precision)
  • 30. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
  • 31. چرا شبکه‌های عصبی سنتی برای داده‌های گرافی مناسب نیستند؟
  • 32. اهمیت ساختار و توپولوژی در داده‌های زنجیره تامین
  • 33. نیاز به مدل‌هایی که ساختار گراف را درک کنند
  • 34. بخش ۴: شبکه‌های عصبی گراف (GNN): مفاهیم پایه
  • 35. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی گراف (GNN)
  • 36. ایده اصلی: تجمیع اطلاعات از همسایه‌ها
  • 37. مکانیسم پاس دادن پیام (Message Passing)
  • 38. تابع تجمیع (Aggregation Function): Mean, Max, Sum
  • 39. تابع به‌روزرسانی (Update Function)
  • 40. جاسازی گره (Node Embedding): نمایش گره‌ها به صورت برداری
  • 41. شبکه‌های عصبی کانولوشنال گراف (GCN)
  • 42. شبکه‌های عصبی توجه گراف (GAT)
  • 43. تفاوت GCN و GAT و کاربرد آن‌ها
  • 44. یادگیری نمایش برای کل گراف (Graph-level Representation)
  • 45. پیش‌بینی یال با استفاده از جاسازی‌های گره
  • 46. بخش ۵: مدل‌سازی رویدادهای پویا با فرآیندهای نقطه‌ای پواسون
  • 47. مقدمه‌ای بر فرآیندهای نقطه‌ای زمانی (Temporal Point Processes)
  • 48. مفهوم رویداد (Event) در زنجیره تامین: تشکیل یک رابطه جدید
  • 49. توزیع پواسون برای مدل‌سازی تعداد رویدادها
  • 50. فرآیند پواسون (Poisson Process) و نرخ رویداد
  • 51. تابع شدت (Intensity Function): مدل‌سازی نرخ لحظه‌ای رویدادها
  • 52. فرآیندهای پواسون همگن در مقابل ناهمگن
  • 53. رگرسیون پواسون برای پیش‌بینی تعداد
  • 54. چرا فرآیند پواسون برای مدل‌سازی تشکیل روابط مناسب است؟
  • 55. محدودیت‌های مدل‌های پواسون ساده
  • 56. نیاز به ترکیب اطلاعات ساختاری (گراف) با مدل‌های زمانی (پواسون)
  • 57. بخش ۶: معرفی مدل GDES: شبکه‌های عصبی گراف پواسون
  • 58. الهام و ایده اصلی پشت مقاله "Graph Neural Poisson Models"
  • 59. معرفی مدل سنتز پویای رویداد گرافی (GDES)
  • 60. هدف مدل: پیش‌بینی زمان و جفت گره‌های روابط آینده
  • 61. معماری کلی GDES: ترکیب GNN و فرآیند پواسون
  • 62. نقش GNN در GDES: یادگیری نمایش‌های پویای گره‌ها
  • 63. نقش فرآیند پواسون: مدل‌سازی تابع شدت تشکیل یال
  • 64. تابع شدت شرطی: چگونه گذشته بر آینده تأثیر می‌گذارد؟
  • 65. فرمول‌بندی ریاضی تابع شدت در مدل GDES
  • 66. نحوه تأثیر جاسازی‌های گره بر نرخ تشکیل روابط
  • 67. مدل‌سازی تأثیر متقابل بین رویدادهای مختلف
  • 68. بخش ۷: جزئیات فنی و پیاده‌سازی مدل GDES
  • 69. گراف‌های زمانی پویا (Dynamic Temporal Graphs)
  • 70. نحوه نمایش داده‌های زنجیره تامین به عنوان یک گراف زمانی
  • 71. پیش‌پردازش داده‌ها: استخراج رویدادها و ساخت گراف
  • 72. پیاده‌سازی بخش GNN مدل با استفاده از کتابخانه‌هایی مانند PyTorch Geometric
  • 73. پیاده‌سازی تابع شدت پواسون
  • 74. تابع زیان (Loss Function): بهینه‌سازی بر اساس درست‌نمایی لگاریتمی
  • 75. الگوریتم بهینه‌سازی (مانند Adam) برای آموزش مدل
  • 76. فرآیند آموزش (Training) مدل GDES بر روی داده‌های تاریخی
  • 77. فرآیند استنتاج (Inference): پیش‌بینی روابط جدید
  • 78. چالش‌های محاسباتی در آموزش مدل‌های GNN بر روی گراف‌های بزرگ
  • 79. بخش ۸: کاربرد عملی و مطالعه موردی
  • 80. انتخاب یک مجموعه داده واقعی یا شبیه‌سازی شده از زنجیره تامین
  • 81. تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA) برای شبکه زنجیره تامین
  • 82. پیاده‌سازی گام به گام مدل GDES برای مطالعه موردی
  • 83. آموزش و تنظیم فراپارامترهای (Hyperparameters) مدل
  • 84. ارزیابی عملکرد مدل با معیارهای مناسب (مانند Recall@k)
  • 85. مقایسه عملکرد GDES با مدل‌های پایه (Baseline)
  • 86. بصری‌سازی پیش‌بینی‌های مدل
  • 87. تفسیر نتایج: کدام شرکت‌ها احتمالاً با هم همکاری خواهند کرد؟
  • 88. شناسایی ریسک‌های بالقوه در زنجیره تامین با پیش‌بینی قطع روابط
  • 89. کاربردهای استراتژیک: یافتن شرکای تجاری جدید
  • 90. بخش ۹: موضوعات پیشرفته و چشم‌انداز آینده
  • 91. مدل‌سازی انواع مختلف روابط (مالی، لجستیکی، اطلاعاتی)
  • 92. گسترش مدل برای پیش‌بینی قدرت یا وزن روابط
  • 93. ترکیب GDES با سایر منابع داده (مانند اخبار، داده‌های مالی)
  • 94. مقیاس‌پذیری مدل GDES برای شبکه‌های بسیار بزرگ
  • 95. تفسیرپذیری (Interpretability) در مدل‌های GNN
  • 96. ملاحظات اخلاقی در پیش‌بینی روابط تجاری
  • 97. محدودیت‌های فعلی مدل GDES
  • 98. روندهای تحقیقاتی آینده در زمینه GNN برای زنجیره تامین
  • 99. استفاده از یادگیری تقویتی برای تصمیم‌گیری فعال در زنجیره تامین
  • 100. جمع‌بندی نهایی دوره و پروژه‌های پیشنهادی برای دانشجویان

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.