Course Outline

소개

Agent Based Modeling 개요

사례 연구: 에이전트를 사용하여 금융 거래 시뮬레이션

Java, C++, Python 등을 위한 에이전트 기반 모델링 프레임워크 개요

Mesa의 핵심 기능 개요

환경 설정

텍스트 편집기 또는 IDE와 Jupyter Notebook 중에서 선택

간단한 모델 만들기

사례 연구: 에이전트를 사용하여 팬데믹 시뮬레이션

Use Case(Boltzmann Wealth, Schelling Segregation Model, SIR 등)를 기반으로 모델 선택

Mesa의 모델 및 에이전트 클래스 작업

변수 정의

모델 레벨 매개변수 설정

에이전트 작업 예약

모델 실행

모델에 에이전트 추가

모델에 공간 추가

데이터 수집기를 사용하여 데이터 수집

Mesa Batch Runner를 사용하여 다중 모델 실행

대화형으로 시뮬레이션 시각화

그리드로 상담원 활동 시각화

시각화에 차트 추가

시각화 모듈 생성(선택 사항 - Java스크립트 필요)

모델을 Machine Learning 애플리케이션과 통합합니다.

모범 사례

문제 해결

요약 및 결론

Requirements

  • Python 프로그래밍 경험
  • 자바스크립트(선택사항)

청중

  • 연구원
  • 수사관
  • 분석가
  14 Hours
 

Number of participants


Starts

Ends


Dates are subject to availability and take place between 10:00 and 17:00.
Open Training Courses require 5+ participants.

회원 평가 (2)

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