Pelatihan Agent Based Modeling di Indonesia

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan bagi siapa saja yang ingin mempelajari cara menggunakan Digital Twin dalam memantau dan menganalisis produk dan proses sebelum membangun dan menerapkan produk yang sebenarnya.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Pelajari dan pahami konsep dasar Digital Twin.
• Pahami jenis dan siklus hidup Digital Twin.
• Gunakan Digital Twin untuk mengelola data penelitian dan model desain secara efektif.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk penyelidik yang ingin menggunakan Mesa untuk membuat Model Berbasis Agen di lingkungan Python.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Instal dan konfigurasikan lingkungan pengembangan yang diperlukan untuk memulai pemodelan di Python.
• Buat model berbasis agen dengan cepat menggunakan komponen inti bawaan Mesa.
• Memperluas kompleksitas model.
• Visualisasikan aktivitas agen secara real-time di dalam browser.
• Menganalisis hasil model secara interaktif menggunakan alat analisis data Python.
• Integrasikan model dengan sistem Python lain seperti aplikasi pembelajaran mesin.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk penyelidik yang ingin menggunakan NetLogo untuk membuat Model Berbasis Agen (ABM).

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Instal NetLogo.
• Mengembangkan model berbasis agen.
• Visualisasikan aktivitas agen.
• Menganalisis hasil model.
• Uji dan dokumentasikan model simulasi berbasis agen.

Suite Repast adalah keluarga pustaka pemodelan dan simulasi berbasis agen yang canggih, gratis, dan sumber terbuka yang secara kolektif telah dikembangkan secara berkelanjutan selama lebih dari 10 tahun. Kursus empat hari di Indonesia (online atau di tempat) ini menjelaskan secara terperinci cara membuat simulasi untuk sistem berbasis agen menggunakan lingkungan Repast.

Tujuan Kursus

1. Memperkenalkan peserta pada prinsip dan konsep pemodelan dan simulasi berbasis agen.
2. Mengembangkan kapasitas peserta untuk membaca dan memahami kode pemrograman pemodelan agen.
3. Membekali peserta dengan pengetahuan, sehingga mereka memahami pentingnya pemodelan yang akurat dan tepat.
4. Tingkatkan pemahaman peserta tentang sistem mereka sendiri menggunakan simulasi berbasis Agen.
5. Mengembangkan kapasitas yang lebih baik untuk menggunakan dan mengkodekan sistem berbasis agen menggunakan repast, reLogo.