Онлайн обучение по Agent Based Modeling в България

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към всеки, който желае да научи как да използва Digital Twin при наблюдение и анализ на продукти и процеси, преди да изгради и внедри действителния продукт.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Научете и разберете основните концепции на Digital Twin.
• Разберете типовете цифрови близнаци и жизнения цикъл.
• Използвайте Digital Twin за ефективно управление на изследователски данни и модели на проектиране.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към изследователи, които желаят да използват Mesa за създаване на базирани на агенти модели в Python среда.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Инсталирайте и конфигурирайте средата за разработка, необходима за стартиране на моделирането в Python.
• Бързо създайте модел, базиран на агент, като използвате вградените основни компоненти на Mesa.
• Разширете сложността на модела.
• Визуализирайте дейността на агента в реално време в браузър.
• Анализирайте резултатите от модела интерактивно с помощта на Python инструменти за анализ на данни.
• Интегрирайте модела с други Python системи, като например приложения за машинно обучение.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към следователи, които желаят да използват NetLogo за създаване на базирани на агенти модели (ABM).

До края на това обучение участниците ще могат:

• Инсталирайте NetLogo.
• Разработете модел, базиран на агенти.
• Визуализирайте дейността на агента.
• Анализирайте резултатите от модела.
• Тествайте и документирайте базирания на агент симулационен модел.

Repast Пакетът е семейство от усъвършенствани, безплатни и базирани на агенти с отворен код библиотеки за моделиране и симулация, които колективно са в процес на непрекъснато развитие повече от 10 години. Този четиридневен курс по България (онлайн или на място) обяснява подробно как да създадете симулация за системи, базирани на агенти, като използвате средата Repast.

Цели на курса

1. Запознайте участниците с принципите и концепциите за базирано на агент моделиране и симулация.
2. Развийте способността на участниците да четат и разбират програмния код за моделиране на агенти.
3. Оборудвайте участниците със знания, за да разберат важността на точното и прецизно моделиране.
4. Увеличете разбирането на участниците за техните собствени системи, като използвате базираната на агент симулация.
5. Разработете по-добър капацитет за използване и кодиране на системи, базирани на агенти, като използвате repast, reLogo.