کتاب صوتی مدل‌سازی و پیش‌بینی عملکرد اقتصادی در زنجیره تامین با یادگیری عمیق و بهینه‌سازی هوشمند

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌سازی و پیش‌بینی عملکرد اقتصادی در زنجیره تامین با یادگیری عمیق و بهینه‌سازی هوشمند

موضوع کلی: مدیریت زنجیره تامین هوشمند

موضوع میانی: تصمیم‌گیری و بهینه‌سازی در زنجیره تامین با هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدیریت زنجیره تامین: مفاهیم و اهداف
• 2. ساختار و اجزای کلیدی زنجیره تامین
• 3. چالش‌ها و روندهای نوین در مدیریت زنجیره تامین
• 4. مقدمه‌ای بر مالی زنجیره تامین (SCF): تعریف و اهمیت
• 5. انواع ابزارهای مالی در زنجیره تامین
• 6. مزایا و کاربردهای مالی زنجیره تامین
• 7. نقش بانک‌ها و موسسات مالی در SCF
• 8. معیارهای ارزیابی عملکرد اقتصادی در زنجیره تامین
• 9. تحلیل ارزش و ریسک در مالی زنجیره تامین
• 10. ارتباط بین تصمیم‌گیری در SCM و عملکرد اقتصادی
• 11. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین: مروری بر مفاهیم پایه
• 12. دسته‌بندی الگوریتم‌های یادگیری ماشین: نظارت‌شده، بدون نظارت، تقویتی
• 13. شبکه‌های عصبی مصنوعی: معماری و اصول کار
• 14. لایه‌های پایه در شبکه‌های عصبی: ورودی، پنهان، خروجی
• 15. توابع فعال‌سازی و بهینه‌سازی (گرادیان کاهشی)
• 16. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق: چرا و چگونه؟
• 17. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
• 18. شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) برای داده‌های ساختاریافته
• 19. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های توالی
• 20. واحدهای حافظه بلندمدت کوتاه (LSTM) و دروازه‌های آن
• 21. شبکه‌های عصبی عودکننده با واحد حافظه (GRU)
• 22. پیش‌پردازش داده‌ها برای یادگیری عمیق
• 23. نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها
• 24. تقسیم داده به مجموعه آموزش، اعتبارسنجی و آزمون
• 25. مفهوم بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
• 26. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی: مفاهیم و چارچوب
• 27. عامل، محیط، حالت، عمل و پاداش در RL
• 28. فرآیندهای تصمیم‌گیری مارکوف (MDP): تعریف و کاربرد
• 29. سیاست (Policy) و تابع ارزش (Value Function)
• 30. معادله بلمن (Bellman Equation) برای تابع ارزش
• 31. برنامه‌ریزی پویا: تکرار ارزش (Value Iteration)
• 32. برنامه‌ریزی پویا: تکرار سیاست (Policy Iteration)
• 33. یادگیری تقویتی بدون مدل (Model-Free RL)
• 34. یادگیری مونت کارلو (Monte Carlo Learning)
• 35. یادگیری تفاوت زمانی (TD Learning)
• 36. الگوریتم Q-Learning: اصول و پیاده‌سازی
• 37. الگوریتم SARSA: تفاوت با Q-Learning
• 38. مسئله اکتشاف در مقابل بهره‌برداری (Exploration vs. Exploitation)
• 39. استراتژی‌های اکتشاف: Epsilon-Greedy و Boltzman
• 40. مروری بر چارچوب‌های اصلی RL (مانند OpenAI Gym)
• 41. ادغام یادگیری عمیق و تقویتی: یادگیری تقویتی عمیق (DRL)
• 42. شبکه‌های Q-Learning عمیق (DQN): معماری و بهبودها
• 43. تجربه بازپخش (Experience Replay) در DQN
• 44. شبکه‌های هدف (Target Networks) برای پایداری
• 45. روش‌های گرادیان سیاست (Policy Gradient Methods)
• 46. الگوریتم REINFORCE: پایه و اساس
• 47. روش‌های Actor-Critic: ترکیب مزایای Policy Gradient و Value-Based
• 48. الگوریتم A2C (Advantage Actor-Critic)
• 49. الگوریتم A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
• 50. بهینه‌سازی سیاست‌های نزدیک (PPO): اصول و کارایی
• 51. گرادیان سیاست قطعی عمیق (DDPG) برای فضاهای عمل پیوسته
• 52. Actor-Critic نرم (Soft Actor-Critic - SAC)
• 53. مقایسه الگوریتم‌های DRL: نقاط قوت و ضعف
• 54. تنظیم هایپرپارامترها در DRL
• 55. چالش‌ها و مسائل رایج در پیاده‌سازی DRL
• 56. جمع‌آوری داده‌ها در مالی زنجیره تامین: منابع و چالش‌ها
• 57. انواع داده‌های مالی و عملیاتی در SCF
• 58. پاکسازی و یکپارچه‌سازی داده‌های زنجیره تامین
• 59. مهندسی ویژگی (Feature Engineering) برای داده‌های مالی
• 60. ساخت ویژگی‌های زمانی از سری‌های زمانی مالی
• 61. برخورد با داده‌های نامتوازن و از دست رفته در SCF
• 62. تشخیص و حذف داده‌های پرت (Outliers)
• 63. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های پیش‌بینی عملکرد اقتصادی
• 64. کاربرد دانش خبره در مهندسی ویژگی‌های SCF
• 65. دلالت داده‌ها (Data Imputation) و روش‌های آن
• 66. مدل‌سازی مسائل تصمیم‌گیری SCF با چارچوب DRL
• 67. تعریف حالت‌ها، عمل‌ها و پاداش‌ها در سناریوهای SCF
• 68. DRL برای بهینه‌سازی تصمیمات تامین مالی موجودی
• 69. DRL برای مدیریت پویای اعتبارات تجاری (Trade Credit)
• 70. DRL در بهینه‌سازی شرایط پرداخت و تسویه حساب‌ها
• 71. DRL برای تصمیم‌گیری در مورد تامین مالی فروشندگان و خریداران
• 72. DRL برای پیش‌بینی و مدیریت نوسانات تقاضا و اثر آن بر مالی
• 73. DRL در تصمیمات قیمت‌گذاری پویا در زنجیره تامین
• 74. DRL برای مدیریت ریسک‌های اعتباری در SCF
• 75. DRL برای شناسایی و مدیریت ریسک‌های عملیاتی مالی
• 76. DRL در انتخاب تامین‌کنندگان و مذاکره قراردادها
• 77. DRL در بهینه‌سازی جریان نقدی و سرمایه در گردش
• 78. DRL برای مدیریت ریسک نرخ ارز در زنجیره تامین جهانی
• 79. مدل‌های DRL چندعاملی (Multi-Agent DRL) در SCF پیچیده
• 80. شبیه‌سازی محیط‌های SCF برای آموزش مدل‌های DRL
• 81. پیش‌بینی عملکرد اقتصادی شرکت با یادگیری عمیق: مروری کلی
• 82. پیش‌بینی سری‌های زمانی مالی و اقتصادی با LSTM/GRU
• 83. مدل‌سازی و پیش‌بینی سودآوری شرکت با DL
• 84. پیش‌بینی جریان‌های نقدی و نقدینگی با شبکه‌های عصبی
• 85. ارزیابی اعتبار و رتبه‌بندی اعتباری شرکت‌ها با DL
• 86. پیش‌بینی ورشکستگی و سیستم‌های هشدار اولیه
• 87. پیش‌بینی قیمت کالاها و مواد اولیه در زنجیره تامین
• 88. پیش‌بینی تقاضا با یادگیری عمیق برای بهینه‌سازی مالی
• 89. کاربرد DL در تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) برای پیش‌بینی بازار
• 90. ترکیب داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته در پیش‌بینی اقتصادی
• 91. معیارهای ارزیابی مدل‌های DRL: پاداش تجمعی و همگرایی
• 92. معیارهای ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی: دقت، RMSE، MAE، R²
• 93. آزمون‌های آماری برای مقایسه عملکرد مدل‌ها
• 94. تجزیه و تحلیل حساسیت و پایداری مدل‌های DRL
• 95. تعمیم‌پذیری و مقیاس‌پذیری مدل‌های DRL در SCF
• 96. هوش مصنوعی توضیح‌پذیر (XAI) در تصمیم‌گیری‌های مالی
• 97. چالش‌های اخلاقی و حریم خصوصی در استفاده از هوش مصنوعی در مالی
• 98. مطالعه موردی: بهینه‌سازی تامین مالی موجودی یک شرکت تولیدی با DRL
• 99. مطالعه موردی: پیش‌بینی عملکرد اقتصادی شرکت‌های SME با DL
• 100. روندهای آتی و جهت‌گیری‌های پژوهشی در SCF هوشمند