DIKW opleiding Agent Based Models

Agent-based Modelling

Leg de basis voor jouw toekomst in AI en verdiep je Agent-based Modelling skills!
Agent-based modeling is een ‘nieuwe’ veelbelovende manier van modelleren om complexe vraagstukken te kunnen beantwoorden en om complexe systemen beter te kunnen begrijpen. De toename aan rekenkracht, computergeheugen en beschikbare data maakt agent-based modelling een steeds populairdere tool om te gebruiken. Door te focussen op de individuele elementen (agents) en hun interactie, kan complex systeemgedrag worden gesimuleerd naar standaarden die veel realistischer zijn dan in andere typen modellen.
Deze hybride vorm van modelleren is geschikt voor implementatie van meerdere verschillende statistische- en modelleertechnieken die specifiek zijn afgestemd op het vraagstuk of probleem. Agent-based modelling kan bijvoorbeeld gebruikt worden om te voorspellen hoe de economie zich ontwikkelt aan de hand van het gedrag van banken, investeerders, aandeelhouders, consumenten en producenten. Je zou denken dat koersvoorspellingen reeds gebaseerd zijn op complexe berekeningen en duidelijk begrip van hoe het een samenhangt met het ander. Maar niets is minder waar. Wereldleiders volgen voorspellingen die gebaseerd zijn op simpele berekeningen en intuïtie, met als gevolg dat economische crisissen vaak pas veel te laat worden herkend.

Leerdoelen

  1. Algemeen beeld krijgen van ABM en mogelijke toepassingen
  2. Kijken hoe een ABM gebuikt kan worden in de praktijk, met concrete onderzoeksvragen
  3. Hoe wordt het ontwerp (en code) van een ABM aangepast op een onderzoeksvraag/probleemstelling
  4. Het opzetten van een ABM in R en NetLogo

Programma

Dag 1: Introductie in ABM

Introductie in ABM, toepassingen en werken met een bestaand ABM in de NetLogo Models library. Tijdens deze eerste dag leren we wat het 'agent-based denken' inhoudt en hoe dit anders is dan bijvoorbeeld systeemdenken of statistisch denken. Daarnaast maken we voor het eerst kennis met bestaande agent-based modellen in NetLogo, en leren we NetLogo code te begrijpen.

Dag 2: Onderzoeksvragen formuleren en coderen in NetLogo

Deze dag staat in het teken van praktisch bezig zijn. We proberen een bestaand agent-based model aan te passen door ons op een hele specifieke onderzoeksvraag te richten. Alle stappen van het best practice agent-based modelleren komen hierbij aan bod. Tevens leer je NetLogo code in meer detail te begrijpen en gebruiken.

Dag 3: Valideren van ABM

Validatie van complexe modellen is wat verreweg de meeste tijd in beslag neemt. Tijdens deze laatste dag leren we wat voor methoden en technieken er zijn om het gedrag van onze agents en ons model te valideren. Een aantal van deze technieken gaan we in dag 3 gebruiken om het model van dag 2 te verbeteren.

Informatie

Investering

Deze opleiding kunnen wij aanbieden voor € 1.785,- excl. BTW.

(Alumni van DIKW Academy krijgen  10% korting op vervolg trainingen.)

Cursusduur

De cursus duurt 3 dagen (09:30 - 16:30).

De cursus bestaat uit zes dagdelen van 3 uur ieder waarbij ieder dagdeel wordt onderbroken door een pauze van 30 minuten. Uitgebreide lunch in de kantine van het smart datacentre is inbegrepen.

In ieder dagdeel zit ten minste 1 uur zelfstandig werken met code en voorbeelden onder bezielende leiding van onze instructeurs. Maximaal 15 deelnemers en vanaf 10 deelnemers 2 instructeurs/docenten.

We zorgen voor een fijne combinatie van theorie en praktijk.

Locatie

De locatie waar de cursus gegeven wordt, is het opleidingscentrum van DIKW Academy (Wattbaan 1 te Nieuwegein) .

VIND JE START DATUM

Heb je een vraag over deze opleiding?

Maak een bel afspraak met één van onze docenten!