کتاب راهکارهای هوشمند پیش‌بینی تقاضا و مدیریت موجودی با یادگیری ماشین با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای هوشمند پیش‌بینی تقاضا و مدیریت موجودی با یادگیری ماشین

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های کلان

موضوع میانی: پیش‌بینی تقاضا و بهینه‌سازی زنجیره تأمین

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و مفاهیم پیش‌بینی تقاضا در زنجیره تأمین مدرن
  • 2. نقش کلیدی هوش مصنوعی در تحول مدیریت موجودی
  • 3. آشنایی با چرخه‌های عمر محصول و الگوهای تقاضا
  • 4. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های فروش و موجودی
  • 5. شناسایی متغیرهای مؤثر بر تقاضا در بازارهای داخلی
  • 6. پاک‌سازی داده‌های نویزدار و مدیریت مقادیر مفقود
  • 7. مهندسی ویژگی‌ها برای مدل‌های پیش‌بینی سری زمانی
  • 8. تجزیه و تحلیل روند و فصلی بودن تقاضا
  • 9. استفاده از آمار توصیفی در تحلیل رفتار مشتریان
  • 10. معرفی الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی تقاضا
  • 11. پیاده‌سازی مدل‌های رگرسیون خطی و غیرخطی در پیش‌بینی
  • 12. کاربرد مدل‌های مبتنی بر درخت تصمیم و جنگل تصادفی
  • 13. شبکه‌های عصبی مصنوعی در تحلیل داده‌های کلان فروش
  • 14. مقدمه‌ای بر مدل‌های حافظه کوتاه مدت بلندمدت LSTM
  • 15. مقایسه مدل‌های سری زمانی کلاسیک با روش‌های یادگیری ماشین
  • 16. ارزیابی دقت مدل‌های پیش‌بینی با شاخص‌های آماری
  • 17. مدیریت عدم قطعیت و پیش‌بینی تقاضا در شرایط نوسانی
  • 18. بهینه‌سازی سطح موجودی بر اساس خروجی مدل‌های پیش‌بینی
  • 19. استراتژی‌های سفارش‌دهی هوشمند برای کاهش هزینه‌های انبارداری
  • 20. تحلیل همبستگی بین تبلیغات، قیمت‌گذاری و تقاضا
  • 21. مدیریت موجودی در زنجیره تأمین با رویکرد Just-in-Time
  • 22. شناسایی نقاط سر به سر و تحلیل سودآوری محصولات
  • 23. استفاده از هوش مصنوعی در پیش‌بینی تقاضای کالاهای تندگردش
  • 24. تکنیک‌های مدیریت موجودی برای محصولات با تقاضای متناوب
  • 25. بهینه‌سازی لجستیک و توزیع بر پایه پیش‌بینی تقاضا
  • 26. مدیریت زنجیره تأمین در شرایط بحران و اختلال در عرضه
  • 27. یکپارچه‌سازی سیستم‌های هوشمند با نرم‌افزارهای مدیریت انبار
  • 28. معماری سیستم‌های مقیاس‌پذیر برای تحلیل داده‌های کلان
  • 29. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های عملیاتی
  • 30. پایش مستمر مدل و بازآموزی خودکار برای حفظ دقت
  • 31. اهمیت کیفیت داده‌ها در تصمیم‌گیری‌های هوشمند مدیریتی
  • 32. اخلاق در استفاده از داده‌های تجاری و رعایت حریم خصوصی
  • 33. گزارش‌دهی و داشبوردهای مدیریتی برای تحلیل تقاضا
  • 34. کاربرد تحلیل داده‌های کلان در پیش‌بینی تقاضای فصلی
  • 35. استراتژی‌های کاهش ضایعات با مدیریت هوشمند موجودی
  • 36. نقش هوش مصنوعی در کاهش هزینه‌های عملیاتی زنجیره تأمین
  • 37. مطالعه موردی پیاده‌سازی سیستم‌های پیش‌بینی در صنایع تولیدی
  • 38. چالش‌های فنی در مقیاس‌پذیری سیستم‌های تحلیل تقاضا
  • 39. آینده هوش مصنوعی در مدیریت زنجیره تأمین ملی
  • 40. خلاصه و نقشه راه پیاده‌سازی سیستم‌های هوشمند در سازمان‌ها
تگ‌ها: بهینه‌سازی موجودی پیش‌بینی تقاضا تحلیل داده‌های کلان تحلیل کسب‌وکار داده‌کاوی علوم داده ماشین لرنینگ مدیریت زنجیره تأمین هوش مصنوعی یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.