Türkiye Merkezli Ajan Tabanlı Modelleme Eğitimleri

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), gerçek ürünü oluşturmadan ve dağıtmadan önce ürünleri ve süreçleri izlemek ve analiz etmek için Digital Twin'in nasıl kullanılacağını öğrenmek isteyen herkese yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Digital Twin'in temel kavramlarını öğrenmek ve anlamak.
• Digital Twin türlerini ve yaşam döngüsünü anlamak.
• Araştırma verilerini ve tasarım modellerini etkili bir şekilde yönetmek için Digital Twin'i kullanmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Mesa'yı kullanarak Python ortamında Ajan Tabanlı Modeller oluşturmak isteyen araştırmacılara yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Modellemeye başlamak için gerekli geliştirme ortamını kurmak ve yapılandırmak Python.
• Mesa'nın yerleşik temel bileşenlerini kullanarak hızlı bir şekilde ajan tabanlı bir model oluşturmak.
• Modelin karmaşıklığını artırmak.
• Ajan aktivitesini bir tarayıcı içinde gerçek zamanlı olarak görselleştirmek.
• Python veri analiz araçlarını kullanarak model sonuçlarını etkileşimli olarak analiz etmek.
• Modeli makine öğrenimi uygulamaları gibi diğer Python sistemleriyle entegre etmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), NetLogo kullanarak Ajan Tabanlı Modeller (ABM) oluşturmak isteyen araştırmacılara yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• NetLogo'yi kurmak.
• Ajan tabanlı bir model geliştirmek.
• Ajan etkinliğini görselleştirmek.
• Model sonuçlarını analiz etmek.
• Ajan tabanlı simülasyon modelini test etmek ve belgelendirmek.

The Repast Suite is a family of advanced, free, and open source agent-based modeling and simulation libraries that have collectively been under continuous development for over 10 years. This four day course in Türkiye (online or onsite) explains in detail how to create simulation for agent-based systems using the Repast environment.

Course Objectives

1. Introduce participants to principles and concepts of agent-based modeling and simulation.
2. Develop participants’ capacity to read and understand agent modeling programming code.
3. Equip participants with knowledge, so they understand the importance of accurate and precise modeling.
4. Increase the participants’ understanding of systems of their own using the Agent-based simulation.
5. Develop a better capacity to use and code agent-based systems using repast, reLogo.