Les cours de formation à la modélisation basée sur les agents, en ligne ou sur site, dispensés par un instructeur, démontrent les principes fondamentaux de la modélisation basée sur les agents par le biais d'une pratique interactive.
La formation à la modélisation basée sur les agents est disponible sous forme de "formation en ligne en direct" ou de "formation sur site en direct". La formation en ligne (également appelée "formation à distance") est dispensée par le biais d'un bureau interactif, à distance. La formation en direct sur site peut être dispensée localement dans les locaux du client Toronto ou dans les centres de formation de NobleProg Toronto.
NobleProg -- Votre fournisseur local de formation
West Toronto - Etobicoke
10 Four Seasons Place, Toronto, Canada, M9B 6H7
Etobicoke est un quartier prestigieux situé à l'ouest de Toronto, à mi-chemin entre Toronto et Mississauga. Facilement accessible par les transports en commun (bus) et à 5 minutes de la station de métro locale.
Toronto - Rue Toronto
36, rue Toronto, Toronto, Canada, M5C 2C5
À quelques pas du prestigieux centre financier de Toronto. Liaison rapide vers l'aéroport international Pearson - à moins de 30 minutes.
Cette formation en direct avec instructeur à Toronto (en ligne ou sur site) s'adresse à toute personne souhaitant apprendre à utiliser le jumeau numérique pour surveiller et analyser des produits et des processus avant de construire et de déployer le produit réel.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Apprendre et comprendre les concepts fondamentaux du jumeau numérique.
Comprendre les types de jumeaux numériques et leur cycle de vie.
Utiliser Digital Twin pour gérer efficacement les données de recherche et les modèles de conception.
Cette formation en direct dans Toronto (en ligne ou sur place) est destinée aux chercheurs qui souhaitent utiliser Mesa pour créer des modèles basés sur des agents dans un environnement Python.
A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Installer et configurer l'environnement de développement nécessaire pour commencer à modéliser en Python.
Créer rapidement un modèle basé sur des agents en utilisant les composants de base intégrés de Mesa.
Augmenter la complexité du modèle.
Visualiser l'activité de l'agent en temps réel dans un navigateur.
Analyser les résultats du modèle de manière interactive en utilisant les outils d'analyse de données Python.
Intégrer le modèle à d'autres systèmes Python tels que les applications d'apprentissage automatique.
Cette formation en direct dans Toronto (en ligne ou sur place) est destinée aux chercheurs qui souhaitent utiliser NetLogo pour créer des modèles basés sur des agents (ABM).
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Installer NetLogo.
Développer un modèle basé sur des agents.
Visualiser l'activité des agents.
Analyser les résultats du modèle.
Tester et documenter le modèle de simulation à base d'agents.
La suite Repast est une famille de bibliothèques de modélisation et de simulation avancées, libres et gratuites, basées sur des agents, qui ont fait l'objet d'un développement continu pendant plus de 10 ans. Ce cours de quatre jours en Toronto (en ligne ou sur site) explique en détail comment créer des simulations pour des systèmes basés sur des agents en utilisant l'environnement Repast.
Objectifs du cours
Introduire les participants aux principes et concepts de la modélisation et de la simulation basées sur les agents.
Développer la capacité des participants à lire et à comprendre le code de programmation de la modélisation des agents.
Donner aux participants les connaissances nécessaires pour qu'ils comprennent l'importance d'une modélisation exacte et précise.
Améliorer la compréhension par les participants de leurs propres systèmes en utilisant la simulation basée sur les agents.
Développer une meilleure capacité à utiliser et à coder des systèmes basés sur des agents en utilisant repast, reLogo.
En savoir plus...
Dernière Mise À Jour:
Nos clients témoignent (1)
Le formateur avait bien préparé les documents du cours à l'avance et la session était très flexible, adaptée aux intérêts des stagiaires. Le personnel de gestion était également présent pendant le cours pour nous aider. Le projet a été bien géré dans une ambiance conviviale tout au long du processus.
Kikuko Shoyama
Formation - Repast - Agent Based Modeling and Simulation (ABMS)
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