کتاب صوتی مدل‌سازی مدرن بحران‌های زنجیره تأمین: شبیه‌سازی مقیاس‌پذیر با مدل‌های دیفرانسیل‌پذیر و GPU

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌سازی مدرن بحران‌های زنجیره تأمین: شبیه‌سازی مقیاس‌پذیر با مدل‌های دیفرانسیل‌پذیر و GPU

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: شبیه‌سازی پیشرفته سیستم‌های اقتصادی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی زنجیره تأمین و مفاهیم کلیدی
• 2. معرفی مدل‌های ریاضی زنجیره تأمین
• 3. آشنایی با مفاهیم شبیه‌سازی سیستم‌های اقتصادی
• 4. مروری بر روش‌های سنتی مدل‌سازی زنجیره تأمین
• 5. محدودیت‌های مدل‌های سنتی و نیاز به رویکردهای نوین
• 6. معرفی مدل‌های دیفرانسیل‌پذیر و مزایای آن‌ها
• 7. مبانی حساب دیفرانسیل و انتگرال برای مدل‌سازی
• 8. آشنایی با نرم‌افزارهای محاسبات عددی و دیفرانسیل‌پذیر
• 9. مقدمه‌ای بر پایتون و کتابخانه‌های کلیدی (NumPy، PyTorch)
• 10. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون
• 11. مروری بر مفاهیم جبر خطی و کاربرد آن در مدل‌سازی
• 12. آشنایی با مفهوم گرادیان و مشتقات جزئی
• 13. مبانی یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی
• 14. معرفی شبکه‌های عصبی پیشخور (Feedforward Neural Networks)
• 15. تابع فعال‌سازی (Activation Functions) و انواع آن
• 16. بهینه‌سازی گرادیانی و الگوریتم‌های مختلف
• 17. الگوریتم گرادیان کاهشی (Gradient Descent) و انواع آن
• 18. معرفی کتابخانه PyTorch برای ساخت شبکه‌های عصبی
• 19. ایجاد یک شبکه عصبی ساده در PyTorch
• 20. آموزش یک شبکه عصبی برای تخمین یک تابع ساده
• 21. مبانی مدل‌سازی معادلات دیفرانسیل
• 22. حل معادلات دیفرانسیل معمولی (ODE) با روش‌های عددی
• 23. روش اویلر (Euler Method) و بهبود دقت آن
• 24. روش رانگ-کوتا (Runge-Kutta Methods)
• 25. مدل‌سازی تقاضا در زنجیره تأمین
• 26. مدل‌سازی تولید و ظرفیت تولید
• 27. مدل‌سازی موجودی و هزینه‌های نگهداری
• 28. مدل‌سازی حمل و نقل و هزینه‌های لجستیک
• 29. مدل‌سازی زمان‌های تاخیر در زنجیره تأمین
• 30. مدل‌سازی اختلالات در زنجیره تأمین
• 31. معرفی انواع شوک‌ها و اختلالات (تقاضا، تولید، حمل و نقل)
• 32. مدل‌سازی اثرات شوک‌ها بر موجودی و هزینه
• 33. شبیه‌سازی زنجیره تأمین با استفاده از معادلات دیفرانسیل
• 34. پیاده‌سازی یک زنجیره تأمین ساده در PyTorch
• 35. استفاده از ODE Solvers در PyTorch
• 36. معرفی مفهوم گراف محاسباتی (Computational Graph)
• 37. محاسبه گرادیان به صورت خودکار در PyTorch
• 38. بررسی پایداری و حساسیت مدل زنجیره تأمین
• 39. تحلیل حساسیت (Sensitivity Analysis) پارامترها
• 40. بهینه‌سازی زنجیره تأمین با استفاده از گرادیان
• 41. یافتن مقادیر بهینه پارامترها با استفاده از گرادیان کاهشی
• 42. مدل‌سازی تصمیمات مدیریتی در زنجیره تأمین
• 43. مدل‌سازی سیاست‌های سفارش‌دهی و تولید
• 44. مدل‌سازی قیمت‌گذاری و تخفیف‌ها
• 45. معرفی مفهوم بازی‌های زنجیره تأمین
• 46. مدل‌سازی رفتار بازیگران در زنجیره تأمین
• 47. بهینه‌سازی تصمیمات در محیط بازی
• 48. مدل‌سازی زنجیره‌های تأمین چند سطحی
• 49. مدل‌سازی شبکه‌های زنجیره تأمین پیچیده
• 50. مدل‌سازی عدم قطعیت در زنجیره تأمین
• 51. معرفی روش‌های مدل‌سازی عدم قطعیت (توزیع‌های احتمالی)
• 52. شبیه‌سازی مونت کارلو (Monte Carlo Simulation) برای زنجیره تأمین
• 53. ترکیب مدل‌های دیفرانسیل‌پذیر با شبیه‌سازی مونت کارلو
• 54. استفاده از داده‌های واقعی برای کالیبره کردن مدل
• 55. روش‌های اعتبارسنجی مدل (Model Validation)
• 56. مقایسه نتایج مدل با داده‌های تاریخی
• 57. تحلیل خطا و بهبود دقت مدل
• 58. معرفی مدل‌های سری زمانی و کاربرد آن در پیش‌بینی تقاضا
• 59. استفاده از ARIMA و Exponential Smoothing
• 60. ترکیب مدل‌های سری زمانی با مدل‌های دیفرانسیل‌پذیر
• 61. معرفی شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks)
• 62. استفاده از LSTM و GRU برای مدل‌سازی سری زمانی
• 63. پیش‌بینی تقاضا با استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی
• 64. معرفی مفهوم یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 65. آموزش یک عامل هوشمند برای مدیریت زنجیره تأمین
• 66. استفاده از Q-learning و Deep Q-Networks
• 67. مدل‌سازی زنجیره تأمین پایدار و سبز
• 68. مدل‌سازی اثرات زیست‌محیطی زنجیره تأمین
• 69. بهینه‌سازی زنجیره تأمین برای کاهش اثرات زیست‌محیطی
• 70. معرفی مفهوم بلاک‌چین (Blockchain) و کاربرد آن در زنجیره تأمین
• 71. مدل‌سازی ردیابی و شفافیت در زنجیره تأمین با بلاک‌چین
• 72. امنیت زنجیره تأمین و مقابله با حملات سایبری
• 73. مقیاس‌پذیری مدل‌های دیفرانسیل‌پذیر با GPU
• 74. معرفی CUDA و استفاده از GPU برای محاسبات
• 75. بهینه‌سازی کد پایتون برای اجرا روی GPU
• 76. موازی‌سازی محاسبات برای شبیه‌سازی سریع‌تر
• 77. معرفی کتابخانه‌های GPU-accelerated (CuPy)
• 78. شبیه‌سازی زنجیره‌های تأمین بزرگ و پیچیده با GPU
• 79. بررسی موردی: شبیه‌سازی زنجیره تأمین یک شرکت بزرگ
• 80. بررسی موردی: شبیه‌سازی زنجیره تأمین در صنعت خودرو
• 81. بررسی موردی: شبیه‌سازی زنجیره تأمین در صنعت غذا
• 82. بررسی موردی: شبیه‌سازی زنجیره تأمین دارو
• 83. معرفی آخرین دستاوردهای علمی در زمینه مدل‌سازی زنجیره تأمین
• 84. مروری بر مقالات مرتبط با مدل‌های دیفرانسیل‌پذیر
• 85. پیش‌بینی روندهای آینده در مدل‌سازی زنجیره تأمین
• 86. ملاحظات اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی در زنجیره تأمین
• 87. حریم خصوصی داده‌ها و امنیت اطلاعات
• 88. آینده شغلی در زمینه مدل‌سازی زنجیره تأمین
• 89. مهارت‌های مورد نیاز برای موفقیت در این حوزه
• 90. منابع آموزشی بیشتر و کتاب‌های پیشنهادی
• 91. معرفی کنفرانس‌ها و رویدادهای مرتبط
• 92. پرسش و پاسخ و رفع اشکال
• 93. ارائه پروژه عملی: مدل‌سازی یک زنجیره تأمین واقعی
• 94. ارائه پروژه عملی: بهینه‌سازی یک زنجیره تأمین موجود
• 95. ارائه پروژه عملی: شبیه‌سازی اثرات شوک‌های مختلف
• 96. ارائه پروژه عملی: طراحی یک زنجیره تأمین مقاوم
• 97. ارزیابی پروژه‌ها و ارائه بازخورد
• 98. جمع‌بندی و نتیجه‌گیری دوره
• 99. منابع و مراجع مورد استفاده در دوره
• 100. آزمون نهایی و ارزیابی دانشجو