Curso de Fundamentos do Gêmeo Digital

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (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 Portugal (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 Portugal (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.