Agent-based Modelling.jpg

Agent-based Modelling

Leg de basis voor jouw toekomst in AI en verdiep je Agent-based Modelling skills!

Locatie: Nieuwegein

Opleidingsduur: 3 dagen 

Tijd: 9:30 -16:30

Start: Nog niet bekend


Lessen: face to face en online

Kosten: EUR 1785,- (excl. BTW)

Lesdag: Nog niet bekend

Certificaat: Agent-based Modelling

Introductie
Agent-based modelling 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.
Inhoud

Leerdoelstelling

  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.

Locatie

Leren en studeren in ons Academy lokaal in Nieuwegein is door de inrichting zeer prettig. Je bent van alle gemakken voorzien als aankomend data engineer. Koffie en fris is binnen handbereik en er wordt dagelijks gezorgd voor versnaperingen en een lunch of diner. In het direct aanpalende restaurant kun je een potje poolen of racen op onze Playseat ter ontspanning. 

In het lokaal kun je op het grote scherm de presentatie goed volgen en alle uitleg die gegeven wordt op het elektronische whiteboard, kun je toegestuurd krijgen. Het lokaal is ruim opgezet waarbij het mogelijk blijft om genoeg interactie te hebben tussen de docent en de cursist.

Het is ook mogelijk om de lessen op afstand te volgen. Door middel van het cameravolgsysteem in het lokaal kun je meekijken vanuit huis en heb je dezelfde ervaring als wanneer je in het lokaal zit. Wanneer je je camera aanzet kunnen de docent en cursisten je ook zien en verhoog je de interactie met je medecursisten. Vanaf je werkplek thuis of op kantoor kan je gewoon meepraten met de andere cursisten in het lokaal. 

Investering

Kosten

De kosten voor de gehele Agent-based Modelling zijn EUR 1785,- (excl. BTW) hierin zijn inbegrepen:

  • 3 lesdagen op locatie of vanaf je werkplek
  • Lesmateriaal & studieboeken
  • Lunch of diner op de lesdagen
  • Koffie, thee, fris en versnaperingen tijdens de lesdagen

Fiscale aftrekbaarheid

Betaal je zelf de opleiding? Dan geldt dat opleidingskosten aftrekbaar zijn van de inkomstenbelasting. Deze fiscale voordelen zorgen ervoor dat een opleiding minder hoeft te kosten. Voor particulieren geldt een maximale aftrek van €15.000,- met een drempel van €250,-. Kijk voor meer informatie op de site van de belastingdienst en zoek naar: studiekosten.

DIKW Alumni krijgen 10% korting.

Heb je al eens een opleiding, cursus of training bij ons gevolgd dan krijg je van ons 10% korting op de volgende cursus, training of opleiding.

Hiervoor dien je je wel aangemeld te zijn als DIKW Academy Alumni. 

Ben je nog niet aangemeld? 

Doe dat dan via deze link

Aanmelden

Toelating 

Er is geen specifieke voorkennis nodig. Het helpt natuurlijk wel als je al ervaring hebt met bepaalde onderdelen van de opleiding. Bij Agent-based Modelling is het bijvoorbeeld handig als je je kennis van beschrijvende en toetsende statistiek hebt opgefrist of als je al ervaring hebt in een scriptingtaal. 

Starten

Het is nog niet bekend wanneeer de eerstvolgende Agent-based Modelling start 

Aanmelden

Je kan je aanmelden door het formulier in te vullen. 

Na je aanmelding:

  • Krijg je de bevestiging dat je ingeschreven bent
  • Je wordt geïnformeerd over het verder verloop van de aanloop naar de cursus
  • 3 weken voor aanvang van de cursus krijg je alle informatie toegestuurd die je nodig hebt om aan de slag te gaan.
    • Routebeschrijving
    • De data van de de lesdagen (i.v.m. vakanties, etc.)
    • De studiewijzer 
Carrière

Wat levert het je op?

De opleiding Agent-based Modelling zorgt voor een brede basis in het vakgebied. Je bent natuurlijk niet gelijk een doorgewinterde specialist maar de certificering garandeert een gedegen kennis van de huidige stand van zaken zoals je dat van DIKW Academy verwacht. 

Door de eindopdracht die je uitvoert gedurende de cursus zorg je ervoor dat al het geleerde in de praktijk wordt gebracht en de kennis op zijn plek valt.

Je zult niet de eerste zijn die hiermee een daverende businesscase voor de investering in deze cursus realiseert!

Bekijk ook wat de gecertificeerde data scientist nu doet op onze Alumni pagina op Linkedin

FAQ

Q: Hoeveel werk-, studie- en contacturen zijn er?

A: We hebben opleidingen van een dag tot een half jaar. De studiebelasting is zo gekozen dat je de opleiding naast je werk kunt doen. Dat wil zeggen dat je naast de opleidingsdag/middag/ avond er vanuit moet gaan dat je nog een avond (3 uur) bezig bent met studeren, opdrachten, etc.

Q: Hoeveel tijd besteedt een cursist gemiddeld aan individueel werk en groepsopdrachten?

A: Veel van de opleidingen bij DIKW Academy zijn praktisch ingestoken. Dat wil zeggen dat je hands-on aan de bak moet. Tools installeren, dingen uitzoeken en aan de praat krijgen. Algorithms proberen, testen of dingen werken en of je snapt wat er gebeurt. Daarnaast is in veel opleidingen een praktijkcase die je als team of als individu uitvoert. Als je dat een beetje handig aanpakt zul je zien dat je die opdracht heel mooi kunt gebruiken om een eerste Minimal Viable Product (MVP) op het gebied van data science of data engineering kunt maken voor jouw opdrachtgever. Daarin willen mensen nogal eens erg enthousiast worden en er meer tijd in steken dan zo vooraf hadden gedacht. Maar wel met vaak een heel mooi resultaat.

Q: Op welke locatie worden de lessen gegeven?

A: DIKW Academy heeft een opleidingsruimte in Nieuwegein

Q: Bieden jullie ook online lessen aan?

A: Ja, we hebben een eigen video conferencing service (Jitsi) en een e-learning platform (Moodle) waar al het materiaal beschikbaar is.

Q: Wat voor voorkennis heb ik nodig?

A: Tenzij anders aangegeven bij de opleiding is er geen specifieke voorkennis nodig. Het helpt natuurlijk wel als je al ervaring hebt met bepaalde onderdelen van de opleiding. Bij de opleiding Agent-based Modelling is het bijvoorbeeld handig als je je kennis van beschrijvende en toetsende statistiek hebt opgefrist of als je al ervaring hebt in een scriptingtaal. Ook voor Agent-based Modelling is er echter geen specifieke voorkennis nodig, bij inschrijving ontvang je een document waarin staat hoe je je optimaal kan voorbereiden op de opleiding.

Q: Heb ik eigen data nodig om de praktijkopdracht uit te voeren?

A: Je hoeft geen eigen data te hebben om de praktijkopdracht uit te voeren. Ook met een dataset die online te vinden is kun je een mooie praktijkcase maken. De docent zal je begeleiden bij het zoeken naar een geschikte dataset.

Heb je vragen over deze opleiding?

Maak een bel afspraak met één van onze docenten!