هوش مصنوعی و کاربردهای مدیریتی در ایران مبتنی بر الگوریتم شبکه های عصبی

شبکه های عصبی مصنوعی (ANNs) به عنوان یکی از زیرشاخه های اصلی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، در سال های اخیر تحولات شگرفی در حوزه های مختلف علمی و صنعتی ایجاد کرده اند. این سیستم های محاسباتی الهام گرفته از ساختار مغز انسان، باقابلیت یادگیری از داده های پیچیده و شناسایی الگوهای پنهان، به ابزاری قدرتمند برای حل مسائل مدیریتی تبدیل شده اند. در این مقاله، به بررسی عمیق ترین و کاربردی ترین الگوریتم های شبکه عصبی و کاربردهای آن ها در حوزه مدیریت با تاکید بر شرایط بومی ایران پرداخته شده است. ابتدا مروری جامع بر پژوهش های پیشین در سطح جهانی و داخلی انجام شده و جایگاه ایران در استفاده از این فناوری ها تحلیل گردیده است. سپس، مهم ترین الگوریتم های شبکه عصبی شامل پرسپترون چندلایه (MLP)، شبکه های عصبی کانولوشنی (CNN)، شبکه های عصبی بازگشتی (RNN) و (LSTM) و شبکه های عصبی عمیق (DNN) از نظر ساختار، عملکرد و مزایا مورد بررسی قرار گرفته اند. در ادامه، کاربردهای مدیریتی این فناوری در حوزه های مختلفی مانند مدیریت زنجیره تامین، مدیریت مالی و بانکداری، بازاریابی هوشمند، مدیریت منابع انسانی، و تصمیم گیری های استراتژیک در بستر ایران مورد تحلیل واقع شده اند. نتایج این مطالعه نشان می دهد که باوجود چالش های مهمی نظیر کمبود داده های باکیفیت، محدودیت های زیرساختی، و مقاومت برخی مدیران در برابر تغییر، شبکه های عصبی مصنوعی پتانسیل فوق العاده ای برای بهینه سازی فرایندهای مدیریتی در ایران دارند. این فناوری می تواند به بهبود دقت پیش بینی ها، کاهش هزینه های عملیاتی، و افزایش بهره وری در سازمان های ایرانی منجر شود. در پایان، راهکارهای عملی برای غلبه بر چالش های موجود و تسهیل پیاده سازی شبکه های عصبی در سیستم های مدیریتی ایران ارائه شده است.

کلیدواژه ها:

مدیریت زنجیره تامین ، مدیریت مالی و بانکداری ، تصمیم گیری استراتژیک ، پرسپترون چندلایه (MLP) ، شبکه عصبی کانولوشنی (CNN) ، شبکه عصبی بازگشتی (RNN)