کتاب پیش‌بینی تقاضا با هوش مصنوعی: گامی فراتر از آمار با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیش‌بینی تقاضا با هوش مصنوعی: گامی فراتر از آمار

موضوع کلی: توسعهٔ کسب‌وکار با ابزارهای اتوماسیون و هوش مصنوعی

موضوع میانی: مدیریت زنجیره تامین هوشمند

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پیش‌بینی تقاضا
• 2. آمار توصیفی در پیش‌بینی تقاضا
• 3. آمار استنباطی و بازه‌های اطمینان
• 4. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی
• 5. یادگیری ماشین و انواع آن
• 6. رگرسیون خطی ساده برای پیش‌بینی تقاضا
• 7. رگرسیون چندگانه و انتخاب متغیرها
• 8. ارزیابی مدل‌های رگرسیونی
• 9. سری‌های زمانی و تجزیه آن‌ها
• 10. روش‌های هموارسازی نمایی
• 11. مدل‌های ARIMA و کاربرد آن‌ها
• 12. پیش‌بینی تقاضا با استفاده از شبکه‌های عصبی
• 13. شبکه‌های عصبی مصنوعی: معماری و آموزش
• 14. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 15. شبکه‌های حافظه بلندمدت (LSTM) برای پیش‌بینی سری‌های زمانی
• 16. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در پیش‌بینی تقاضا
• 17. انتخاب ویژگی و مهندسی ویژگی
• 18. پیش‌پردازش داده‌ها و مدیریت داده‌های گمشده
• 19. نرمال‌سازی و مقیاس‌بندی داده‌ها
• 20. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 21. تنظیم هایپرپارامترها در مدل‌های هوش مصنوعی
• 22. مقایسه روش‌های مختلف پیش‌بینی تقاضا
• 23. ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی تقاضا
• 24. معیارهای ارزیابی: MAPE, RMSE, MAE
• 25. پیش‌بینی تقاضا در صنایع خرده‌فروشی
• 26. پیش‌بینی تقاضا در صنایع تولیدی
• 27. پیش‌بینی تقاضا در زنجیره تامین
• 28. مدیریت موجودی و ارتباط آن با پیش‌بینی تقاضا
• 29. بهینه‌سازی قیمت‌گذاری با استفاده از پیش‌بینی تقاضا
• 30. پیش‌بینی تقاضا برای محصولات جدید
• 31. پیش‌بینی تقاضا در محیط‌های پویا و متغیر
• 32. پیش‌بینی تقاضا با داده‌های حجیم (Big Data)
• 33. استفاده از داده‌های خارجی در پیش‌بینی تقاضا
• 34. تحلیل احساسات مشتری و تاثیر آن بر تقاضا
• 35. پیش‌بینی تقاضا با استفاده از داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 36. پیش‌بینی تقاضا در شرایط بحرانی و غیرمنتظره
• 37. استفاده از الگوریتم‌های ensemble در پیش‌بینی تقاضا
• 38. بهره‌گیری از یادگیری تقویتی در پیش‌بینی تقاضا
• 39. ابزارهای نرم‌افزاری برای پیش‌بینی تقاضا
• 40. ملاحظات اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی برای پیش‌بینی تقاضا
• 41. چالش‌ها و محدودیت‌های پیش‌بینی تقاضا
• 42. آماده‌سازی داده برای مدل‌های یادگیری عمیق
• 43. تفسیر نتایج مدل‌های پیش‌بینی تقاضا
• 44. استقرار مدل‌های پیش‌بینی تقاضا در محیط عملیاتی
• 45. نظارت و نگهداری مدل‌های پیش‌بینی تقاضا