Agent Based Modeling Đào tạo tại Hanoi

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho bất kỳ ai muốn tìm hiểu cách sử dụng Digital Twin trong việc giám sát và phân tích sản phẩm và quy trình trước khi xây dựng và triển khai sản phẩm thực tế.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Học và hiểu các khái niệm cơ bản của Digital Twin.
• Hiểu các loại và vòng đời của Digital Twin.
• Sử dụng Digital Twin để quản lý hiệu quả dữ liệu nghiên cứu và mô hình thiết kế.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà nghiên cứu muốn sử dụng Mesa để tạo Mô hình Dựa trên Tác nhân trong môi trường Python.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình môi trường phát triển cần thiết để bắt đầu mô hình hóa trong Python.
• Nhanh chóng tạo một mô hình dựa trên tác nhân bằng cách sử dụng các thành phần cốt lõi tích hợp của Mesa.
• Mở rộng độ phức tạp của mô hình.
• Trực quan hóa hoạt động của tác nhân trong thời gian thực trên trình duyệt.
• Phân tích kết quả của mô hình một cách tương tác bằng cách sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu Python.
• Tích hợp mô hình với các hệ thống Python khác như ứng dụng học máy.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà điều tra muốn sử dụng NetLogo để tạo Mô hình Dựa trên Tác nhân (ABM).

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt NetLogo.
• Phát triển một mô hình dựa trên tác nhân.
• Trực quan hóa hoạt động của tác nhân.
• Phân tích kết quả của mô hình.
• Kiểm tra và ghi lại mô hình mô phỏng dựa trên tác nhân.

Bộ công cụ Repast là một loạt thư viện mô hình và mô phỏng dựa trên tác nhân tiên tiến, miễn phí và mã nguồn mở đã được phát triển liên tục trong hơn 10 năm. Khóa học kéo dài bốn ngày tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) giải thích chi tiết cách tạo mô phỏng cho hệ thống dựa trên tác nhân bằng môi trường Repast.

Mục tiêu khóa học

1. Giới thiệu cho người tham gia các nguyên tắc và khái niệm về mô hình và mô phỏng dựa trên tác nhân.
2. Phát triển khả năng đọc và hiểu mã lập trình mô hình tác nhân của người tham gia.
3. Trang bị kiến thức để họ hiểu được tầm quan trọng của việc mô hình hóa chính xác và chính xác.
4. Tăng cường sự hiểu biết của người tham gia về hệ thống của riêng họ bằng cách sử dụng mô phỏng dựa trên tác nhân.
5. Phát triển khả năng tốt hơn để sử dụng và lập trình các hệ thống dựa trên tác nhân bằng Repast, reLogo.