대한민국에서 온라인 Agent Based Modeling 교육

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.

The Repast Suite는 상호 작용하는 독립적인 '에이전트'로 구성된 복잡한 시스템을 모델링하기 위한 비교적 새로운 접근 방식인 에이전트 기반 모델링 및 시뮬레이션(ABMS)의 고급, 무료, 오픈 소스 라이브러리 집합입니다. 이 4일 동안의 과정은 대한민국 (온라인 또는 현지)에서 에이전트 기반 시스템을 위한 시뮬레이션을 생성하는 방법을 자세히 설명합니다.

강좌 목표

1. 참가자들에게 에이전트 기반 모델링 및 시뮬레이션의 원칙과 개념을 소개합니다.
2. 참가자의 에이전트 모델링 프로그래밍 코드를 읽고 이해하는 능력을 개발합니다.
3. 정확하고 정밀한 모델링의 중요성을 이해할 수 있도록 지식을 제공합니다.
4. 에이전트 기반 시뮬레이션을 사용하여 자신의 시스템을 더 잘 이해하도록 돕습니다.
5. repast, reLogo를 사용하여 에이전트 기반 시스템을 사용하고 코딩하는 능력을 향상시킵니다.