دورة عبر الإنترنت – تدريب احترافي معتمد في آلات التعلم لسلاسل التوريد LearnQuest

تعرف على كيفية استخدام التعلم الآلي لتحليل مخزون التجزئة والتنبؤ به في سلسلة التوريد. تعلم التقنيات المتقدمة لتحسين كفاءة التسليم.

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Professional Certificate

المستوى المتوسط

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • تخطيط المشروع
  • إدارة الوقت
  • مهارات الاتصال
  • حل المشكلة
  • العمل الجماعي
  • التفكير الإبداعي
  • البحوث وتحليل البيانات
  • قيادة
  • صناعة القرار
  • مهارات التفاوض

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • محلل بيانات
  • عالم البيانات
  • خبير التعلم الآلي
  • تحليل التوقعات
  • مدير مشروع في مجال تكنولوجيا المعلومات
  • أخصائي سلسلة التوريد
  • محلل أداء الأعمال
  • مطور الخوارزمية
  • محلل بيانات التجزئة
  • مستشار تكنولوجي في مجال البيانات

التدريب – سلسلة من الدورات المكونة من 4 أجزاء

وصف عام

هذا التخصص مخصص للطلاب المهتمين باستخدام التعلم الآلي لتحليل والتنبؤ باستخدام المنتجات والمهام المماثلة. لا توجد متطلبات مسبقة محددة ضرورية، ولكن المعرفة العامة بسلسلة التوريد، بالإضافة إلى الإحصائيات الأساسية والفروق، يمكن أن تكون مفيدة.

مشروع التعلم العملي

سوف تتعلم وتطبق المهارات أثناء حضورك لكل دورة من الدورات، وذلك باستخدام بيئة التعلم في كورسيرا. الدورة التدريبية النهائية عبارة عن مشروع نهائي حيث ستقوم بتحليل البيانات وإجراء تنبؤات حول استخدام منتجات البيع بالتجزئة، ثم حساب التخزين الجانبي الأمثل.

Details of the courses that make up the specialization

أساسيات التعلم الحسابي لسلسلة التوريد

الدورة 1

  • 13 ساعة
  • 3.8 (33 تقييمًا)

تفاصيل الدورة

ماذا ستتعلم:
  • تعلم كيفية دمج البيانات وتنظيفها ومعالجتها باستخدام مكتبات Python مثل Numpy وPandas.
  • تعلم الوظائف الأساسية والمتقدمة لـ Python مثل استيراد الوحدات واستخدامها وتعيين القوائم ووظائف التعلم.
  • حل مشكلة تحسين تكلفة سلسلة التوريد باستخدام البرمجة الخطية مع Pulp.
المهارات التي سوف تكتسبها:
  • التصنيف: علم البيانات
  • الفئة: نومبي
  • الفئة: الباندا
  • الفئة: البرمجة الخطية (LP)
  • الفئة: سلسلة التوريد

توقعات الطلب باستخدام السلاسل الزمنية

الدورة 2

  • 9 ساعات
  • 3.2 (26 تقييمًا)

تفاصيل الدورة

ماذا ستتعلم:
  • بناء نماذج ARIMA في لغة Python لعمل توقعات الطلب.
  • قم بتطوير إطار عمل للشبكات العصبية الأكثر تقدمًا (مثل LSTMs) من خلال فهم نماذج الارتباط الذاتي والانحدار الذاتي.
المهارات التي سوف تكتسبها:
  • التصنيف: برمجة بايثون
  • الفئة: المتوسط ​​المتحرك المتكامل ذاتي الانحدار (ARIMA)
  • التصنيف: سلاسل زمنية
  • التصنيف: التعلم الحسابي
  • الفئة: توقعات الطلب

تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة لسلسلة التوريد

الدورة 3

  • 22 ساعة
  • 3.5 (11 تقييمًا)

تفاصيل الدورة

ماذا ستتعلم:
  • سنتعرف في هذه الدورة على أساليب التعلم الآلي المتقدمة المصممة لحل مشكلات سلسلة التوريد.
  • سنبدأ بإلقاء نظرة عامة على نماذج التعلم الآلي المختلفة (الانحدار/الفرز) والمكان الذي تتناسب فيه أحدث النماذج مع هذا التوزيع.
  • لذا، فهو يتعمق في بعض التقنيات وحالات الاستخدام المحددة، مثل استخدام الشبكات العصبية للتنبؤ بالطلب على المنتجات والمدن العشوائية لفرز المنتجات.
  • جزء مهم من استخدام هذه النماذج هو فهم افتراضاتها وخطوات المعالجة المسبقة المطلوبة.
  • سننتهي بمشروع يتضمن تقنيات متقدمة مع مشكلة فرز الصور للعثور على المنتجات المعيبة الموجودة في الجهاز.
المهارات التي سوف تكتسبها:
  • الفئة: تجارة أولويات التحيز والتباين
  • التصنيف: التعلم الحسابي
  • الفئة: سلسلة التوريد
  • التصنيف: معالجة اللغات الطبيعية
  • الفئة: تحليل الصور

المشروع النهائي: التنبؤ بمخزون السلامة

الدورة 4

  • 10 ساعات

تفاصيل الدورة

ماذا ستتعلم:
  • التنبؤ بالمخزون الآمن باستخدام توقعات SRIMA جنبًا إلى جنب مع معالجة المهلة الزمنية.
المهارات التي سوف تكتسبها:
  • الفئة: نموذج D ساريما
  • التصنيف: التعلم الحسابي
  • التصنيف: سلاسل زمنية
  • الفئة: مخزون الأمان
  • الفئة: توقعات الطلب