تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي وعلوم اتخاذ القرار
توقع الطلب باستخدام تقنيات التعلم الآلي
يرجى اختيار المدينة/الجلسة أولاً قبل التسجيل.
عن هذا البرنامج
يلعب التوقع الدقيق للطلب دورًا حيويًا في تعزيز أداء سلسلة التوريد، وتحسين مستويات المخزون، ودعم اتخاذ القرارات الاستراتيجية. يزود هذا البرنامج التدريبي في التعلم الآلي لتوقع الطلب المشاركين بمنهجيات متقدمة في التعلم الآلي تتجاوز الأساليب التقليدية للتوقع. سيكتسب الحاضرون مهارات تطوير وتقييم نماذج التوقع، واستخدام تحليل السلاسل الزمنية، وتطبيق تقنيات التعلم الموجه وغير الموجه. من خلال المختبرات العملية ودراسات الحالة الواقعية، سيفهم المتعلمون كيف تستخدم المؤسسات التعلم الآلي للتنبؤ بالطلب، وتقليل التكاليف، وتعزيز عمليات اتخاذ القرار. عند إتمام الدورة، سيكون المشاركون قادرين على تصميم ونشر نماذج تعلم آلي توفر توقعات طلب أكثر موثوقية وتساعد في استراتيجيات الأعمال التكيفية.
فوائد الدورة
- تعزيز دقة توقع الطلب باستخدام التعلم الآلي
- الاستفادة من التحليلات التنبؤية لتحسين التخطيط
- تبسيط إدارة سلسلة التوريد والمخزون
- توقع طلب العملاء واتجاهات السوق بفعالية
- تعزيز اتخاذ القرار من خلال رؤى مدعومة بالذكاء الاصطناعي
النتائج الرئيسية
- استكشاف تطبيقات التعلم الآلي في توقع الطلب
- تطوير نماذج توقع تعتمد على تقنيات السلاسل الزمنية والانحدار
- تطبيق طرق التعلم الموجه وغير الموجه
- تقييم والتحقق من دقة وموثوقية النماذج
- استخدام التعلم الآلي للتنبؤ بطلب سلسلة التوريد والمبيعات
- معالجة التحديات المتعلقة بجودة البيانات وهندسة الميزات
- دمج حلول التوقع بالتعلم الآلي في أنظمة تخطيط الأعمال
من ينبغي أن يحضر
- مديرو سلسلة التوريد والعمليات
- علماء البيانات والمحللون
- المخططون والاستراتيجيون في الأعمال
- المحترفون في قطاعات التجزئة، والتصنيع، واللوجستيات
محتوى الدورة
الوحدة 1: نظرة عامة على تطبيقات التعلم الآلي في التنبؤ
- مقارنة تقنيات التنبؤ التقليدية بأساليب التعلم الآلي
- مزايا وعقبات تطبيق التعلم الآلي في التنبؤ بالطلب
- الخوارزميات الأساسية للتعلم الآلي المستخدمة في التنبؤ
- دراسات حالة من صناعات مختلفة
الوحدة 2: معالجة البيانات وإنشاء الميزات
- اكتساب مجموعات بيانات الطلب ومعالجتها مسبقًا
- إدارة نقاط البيانات المفقودة والشذوذات
- تطوير الميزات لتعزيز دقة التنبؤ
- تمرين عملي في إعداد مجموعات البيانات
الوحدة 3: تحليل السلاسل الزمنية وتطوير النماذج التنبؤية
- استكشاف طرق السلاسل الزمنية بما في ذلك نماذج ARIMA
- تطبيق تقنيات الانحدار والشبكات العصبية
- دمج النماذج للتنبؤ المتقدم
- خطوات عملية لبناء النماذج التنبؤية
الوحدة 4: تقييم والتحقق من صحة نماذج التنبؤ
- مقاييس الأداء لتقييم دقة التنبؤ
- طرق التحقق المتقاطع واختبار النماذج
- استراتيجيات لمنع الإفراط في التخصيص ونقص التخصيص
- دراسة حالة حول تقييم النماذج في سيناريوهات العالم الحقيقي
الوحدة 5: دمج تنبؤات التعلم الآلي في الأعمال والاتجاهات الناشئة
- دمج التنبؤات المعتمدة على التعلم الآلي ضمن إدارة سلسلة التوريد
- الاستفادة من التنبؤ لتحسين المبيعات والمخزون
- القضايا الأخلاقية والتنظيمية في التنبؤ المدعوم بالذكاء الاصطناعي
- الابتكارات القادمة في تقنية التنبؤ بالطلب