Cursos de Agent Based Modeling em Natal

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Natal (no local ou remoto) é destinado a qualquer pessoa que deseje aprender como usar o Digital Twin no monitoramento e análise de produtos e processos antes de construir e implantar o produto real.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Aprender e entender os conceitos fundamentais do Digital Twin.
• Compreender os tipos e o ciclo de vida do Digital Twin.
• Use o Digital Twin para gerenciar efetivamente dados de pesquisa e modelos de design.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Natal (online ou no local) é destinado a pesquisadores que desejam usar o Mesa para criar modelos baseados em agentes em um ambiente Python.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar o ambiente de desenvolvimento necessário para iniciar a modelação em Python.
• Criar rapidamente um modelo baseado em agente usando os componentes principais incorporados do Mesa.
• Expandir a complexidade do modelo.
• Visualizar a atividade do agente em tempo real dentro de um browser.
• Analise os resultados do modelo de forma interactiva utilizando as ferramentas de análise de dados do Python.
• Integrar o modelo com outros sistemas Python, como aplicações de aprendizagem automática.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Natal (no local ou remoto) é destinado a pesquisadores que desejam usar NetLogo para criar modelos baseados em agentes (ABM).

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar NetLogo.
• Desenvolver um modelo baseado em agentes.
• Visualizar a atividade do agente.
• Analisar os resultados do modelo.
• Testar e documentar o modelo de simulação baseado em agentes.

O Repast Suite é uma família de avançadas bibliotecas de modelagem e simulação baseada em agentes, gratuitas e de código aberto, que coletivamente estão em desenvolvimento contínuo há mais de 10 anos. Este curso de quatro dias realizado em Natal (online ou presencial) explica em detalhes como criar simulações para sistemas baseados em agentes usando o ambiente Repast.

Objetivos do Curso

1. Introduzir os participantes aos princípios e conceitos de modelagem e simulação baseada em agentes.
2. Desenvolver a capacidade dos participantes de ler e entender códigos de programação de modelagem de agentes.
3. Equipar os participantes com conhecimentos, para que entendam a importância da modelagem precisa e exata.
4. Aumentar o entendimento dos participantes sobre seus próprios sistemas usando simulação baseada em agentes.
5. Desenvolver uma melhor capacidade de usar e codificar sistemas baseados em agentes usando Repast, reLogo.