Les formations Agent Based Modeling

Les formations Agent Based Modeling

Cours de formation sur la modélisation basée sur l'agent Quebec.

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Plans de cours Agent Based Modeling

Nom du Cours
Durée
Aperçu
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Durée
Aperçu
14 hours
Mesa est un cadre Python pour la création de modèles axés sur des agents (ABM). Mesa vise à fournir une alternative à NetLogo, Repast et MASON. La modélisation axée sur des agents permet aux chercheurs dans les domaines de la biologie, des sciences sociales, du réseau, des affaires, etc. Simuler les actions et les interactions des agents autonomes afin d’évaluer leurs effets sur leur environnement.

Cette formation guidée par les instructeurs, en direct (online ou sur site) est destinée aux enquêteurs qui souhaitent utiliser Mesa pour créer des modèles axés sur agent dans un environnement Python.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

Installation et configuration de l'environnement de développement nécessaire pour commencer la modélisation dans Python. Créez rapidement un modèle axé sur l'aide des composants de base intégrés de Mesa. Développer la complexité du modèle. Visualisez l’activité d’un agent en temps réel dans un navigateur. Analyse les résultats du modèle de manière interactive en utilisant Python outils d'analyse des données. Intégrer le modèle avec d'autres systèmes Python tels que les applications d'apprentissage automatique.

Le format du cours

Lecture et discussion interactives. Beaucoup d’exercices et de pratiques. La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation de cours

Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
28 hours
The Repast Suite is a family of advanced, free, and open source agent-based modeling and simulation libraries that have collectively been under continuous development for over 10 years. This four day course in Quebec (online or onsite) explains in detail how to create simulation for agent-based systems using the Repast environment.

Course Objectives

- Introduce participants to principles and concepts of agent-based modeling and simulation.
- Develop participants’ capacity to read and understand agent modeling programming code.
- Equip participants with knowledge, so they understand the importance of accurate and precise modeling.
- Increase the participants’ understanding of systems of their own using the Agent-based simulation.
- Develop a better capacity to use and code agent-based systems using repast, reLogo.

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Réduction spéciale

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