Cursos de Agent Based Modeling

Mesa é um Python quadro para a criação de modelos baseados em agentes (ABM). A Mesa pretende fornecer uma alternativa a NetLogo, Repast e MASON. A modelagem baseada em agentes permite que os investigadores nos campos de biologia, ciências sociais, rede, negócios, etc. Simular as ações e interações dos agentes autônomos, a fim de avaliar os seus efeitos no seu ambiente.

Este treinamento ao vivo liderado por instrutores (online ou on-site) é dirigido a investigadores que desejam usar a Mesa para criar modelos baseados em agentes em um ambiente Python.

No final do curso, os participantes poderão:

Instale e configure o ambiente de desenvolvimento necessário para começar a modelar em Python. Criar rapidamente um modelo baseado em agentes usando os componentes-core da Mesa. Expande a complexidade do modelo. Visualize a atividade de agente em tempo real dentro de um navegador. Analise os resultados do modelo de forma interativa usando as ferramentas de análise de dados Python. Integra o modelo com outros sistemas Python como aplicativos de aprendizagem de máquina.

O formato do curso

Interação e discussão interativa. Muitos exercícios e práticas. Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de Customização

Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para organizar.

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 Brasil (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.