대한민국 Agent Based Modeling 과정

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 실제 제품을 구축하고 배포하기 전에 디지털 트윈을 사용하여 제품과 프로세스를 모니터링하고 분석하는 방법을 배우고자 하는 모든 사람을 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 디지털 트윈의 기본 개념을 배우고 이해하세요.
• 디지털 트윈 유형과 수명 주기를 이해합니다.
• 디지털 트윈을 활용하여 연구 데이터를 효과적으로 관리하고 모델을 설계하세요.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Python 환경에서 Mesa를 사용하여 에이전트 기반 모델을 생성하려는 조사자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Python 모델링을 시작하는 데 필요한 개발 환경을 설치하고 구성합니다.
• Mesa의 내장된 핵심 구성 요소를 사용하여 에이전트 기반 모델을 빠르게 만듭니다.
• 모델의 복잡성을 확장합니다.
• 브라우저 내에서 실시간으로 에이전트 활동을 시각화합니다.
• Python개의 데이터 분석 도구를 사용하여 모델의 결과를 대화형으로 분석합니다.
• 머신 러닝 애플리케이션과 같은 다른 Python 시스템과 모델을 통합합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 NetLogo을 사용하여 에이전트 기반 모델(ABM)을 생성하려는 조사자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• NetLogo을 설치하세요.
• 에이전트 기반 모델을 개발합니다.
• 에이전트 활동을 시각화합니다.
• 모델의 결과를 분석합니다.
• 에이전트 기반 시뮬레이션 모델을 테스트하고 문서화합니다.

Repast Suite는 10년 이상 지속적으로 개발되어 온 고급, 무료, 오픈 소스 에이전트 기반 모델링 및 시뮬레이션 라이브러리 제품군입니다. 대한민국(온라인 또는 현장)에서 제공되는 이 4일 코스에서는 Repast 환경을 사용하여 에이전트 기반 시스템에 대한 시뮬레이션을 만드는 방법을 자세히 설명합니다.

과정 목표

1. 참가자에게 에이전트 기반 모델링과 시뮬레이션의 원리와 개념을 소개합니다.
2. 참가자가 에이전트 모델링 프로그래밍 코드를 읽고 이해하는 능력을 개발합니다.
3. 참가자에게 지식을 제공하여 정확하고 정밀한 모델링의 중요성을 이해시킵니다.
4. 에이전트 기반 시뮬레이션을 사용하여 참가자의 시스템에 대한 이해도를 높입니다.
5. repast, reLogo를 사용하여 에이전트 기반 시스템을 사용하고 코딩하는 더 나은 역량을 개발합니다.