دانلود ارائه فصل هشتم: شبکه های عصبی مصنوعی

فصل «شبکه‌های عصبی مصنوعی» در درس تجزیه‌وتحلیل مدل‌های کمی و مدل‌سازی در مدیریت دولتی به معرفی یکی از پیشرفته‌ترین ابزارهای یادگیری ماشین برای پردازش داده‌های پیچیده و غیرخطی می‌پردازد. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) با الهام‌گیری از ساختار سیستم عصبی انسان، قادرند الگوهای پنهان در داده‌ها را شناسایی کرده و پیش‌بینی‌های دقیقی در محیط‌های نامعین ارائه دهند. این فصل با هدف آشنایی دانشجویان با مبانی نظری، ساختارهای عملیاتی و کاربردهای عملی این مدل‌ها در مسائل مدیریتی، به‌ویژه در حوزه‌های سیاست‌گذاری، تصمیم‌گیری‌های عمومی و تحلیل داده‌های اجتماعی-اقتصادی طراحی شده است.
در این ارائه، ابتدا ساختار بیولوژیکی نورون و مفاهیم پایه‌ای شبکه عصبی مصنوعی از جمله وزن‌ها، سوگیری (Bias)، تابع فعال‌سازی و لایه‌های ورودی، پنهان و خروجی تشریح شده‌اند. سپس فرآیند یادگیری شبکه، شامل تابع خطا، الگوریتم نزول گرادیان و روش انتشار معکوس خطا (Backpropagation)، به‌صورت گام‌به‌گام تبیین گردیده است. همچنین مراحل پیش‌پردازش داده‌ها، تقسیم‌بندی داده‌ها به مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و آزمون، و چالش‌های رایج مانند بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting) مورد بررسی قرار گرفته‌اند. در نهایت، نمونه‌های کاربردی از به‌کارگیری شبکه‌های عصبی در مدیریت دولتی از جمله پیش‌بینی ترافیک شهری، طراحی سیاست‌های مالیاتی هوشمند و ارتقای عدالت الگوریتمی در نظارت پلیس با استناد به مطالعات معاصر ارائه شده‌اند.

دانلود پاورپوینت دکتر سید محمد رضا میراحمدی دکتر میراحمدی شبکه‌های عصبی مصنوعی، مدل‌سازی کمی در مدیریت، یادگیری ماشین، پردازش داده‌های مدیریتی، هوش مصنوعی در مدیریت دولتی، تحلیل پیش‌بینانه، سیستم‌های تصمیم‌یار

پاسخی بگذارید

دانلود ارائه فصل هشتم: شبکه های عصبی مصنوعی

پاسخی بگذاریدانصراف از پاسخ