Los cursos de capacitación de modelado de agentes en vivo, locales y dirigidos por un instructor, demuestran a través de prácticas interactivas los fundamentos del modelado basado en agentes.
El entrenamiento de modelado basado en agentes está disponible como "entrenamiento en vivo en el sitio" o "entrenamiento remoto en vivo". El entrenamiento en vivo se puede realizar localmente en las instalaciones del cliente en Guatemala o en los centros de entrenamiento corporativos de NobleProg en Guatemala. El entrenamiento remoto en vivo se lleva a cabo por medio de un escritorio remoto interactivo.
NobleProg--su proveedor de capacitación local
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Algunos de nuestros clientes
Programas de los cursos Modelo basado en agente
Nombre del Curso
Duración
Descripción General
Nombre del Curso
Duración
Descripción General
14 horas
This instructor-led, live training in Guatemala (online or onsite) is aimed at anyone who wishes to learn how to use Digital Twin in monitoring and analyzing products and processes before building and deploying the actual product.
By the end of this training, participants will be able to:
- Learn and understand the fundamental concepts of Digital Twin.
- Understand the Digital Twin types and life cycle.
- Use Digital Twin to effectively manage research data and design models.
14 horas
Mesa es un marco para la creación de modelos basados en agentes (ABM). Mesa tiene como objetivo proporcionar una alternativa a NetLogo, Repast y MASON. La modelización basada en agentes permite a los investigadores en los campos de la biología, las ciencias sociales, la red, los negocios, etc. Simular las acciones y las interacciones de los agentes autónomos con el fin de evaluar sus efectos en su entorno.
Este entrenamiento guiado por instructores, en vivo (online o on-site) está dirigido a investigadores que desean utilizar Mesa para crear modelos basados en agentes en un entorno Python.
Al final de este curso, los participantes podrán:
-
Instalar y configurar el entorno de desarrollo necesario para comenzar la modelización en Python.
Crea rápidamente un modelo basado en agentes utilizando los componentes centrales integrados de Mesa.
Expandir la complejidad del modelo.
Visualizar la actividad del agente en tiempo real dentro de un navegador.
Analizar los resultados del modelo de forma interactiva utilizando las herramientas de análisis de datos Python.
Integra el modelo con otros sistemas Python como aplicaciones de aprendizaje de máquina.
-
Lecciones y discusiones interactivas.
Muchos ejercicios y prácticas.
Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.
-
Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contacta con nosotros para organizar.
28 horas
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 Guatemala (online or onsite) explains in detail how to create simulation for agent-based systems using the Repast environment.
Course Objectives
- Introduce participants to principles and concepts of agent-based modeling and simulation.
- Develop participants’ capacity to read and understand agent modeling programming code.
- Equip participants with knowledge, so they understand the importance of accurate and precise modeling.
- Increase the participants’ understanding of systems of their own using the Agent-based simulation.
- Develop a better capacity to use and code agent-based systems using repast, reLogo.
21 horas
NetLogo es uno de los ambientes de simulación más famosos y poderosos para la modelización basada en agentes. NetLogo es tanto un entorno de desarrollo como un idioma específico de dominio para la modelización basada en agentes.
Este entrenamiento guiado por instructores, en vivo (online o on-site) está dirigido a investigadores que desean utilizar NetLogo para crear modelos basados en agentes (ABM).
Al final de este curso, los participantes podrán:
-
Establecimiento [ 0 ]
Desarrollar un modelo de agente.
Visualizar la actividad del agente.
Analizar los resultados del modelo.
Testar y documentar el modelo de simulación basado en agentes.
-
Lecciones y discusiones interactivas.
Muchos ejercicios y prácticas.
Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.
-
Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contacta con nosotros para organizar.
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