دوره پیش‌بینی هوشمند روابط زنجیره تامین با شبکه‌های عصبی گراف و مدل‌های پواسون: تکنیک GDES همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره 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 دوره

• 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