Modelowanie oparte na agentach z użyciem Python

Opis

Praktyczne szkolenie z implementacji modelowania agentowego w języku Python, koncentrujące się na wykorzystaniu specjalistycznych bibliotek i frameworków do tworzenia symulacji wieloagentowych. Program łączy teoretyczne podstawy modelowania z intensywnymi warsztatami programistycznymi, podczas których uczestnicy tworzą własne modele symulacyjne. Szkolenie wykorzystuje podejście projektowe, gdzie każdy moduł kończy się implementacją praktycznego rozwiązania w Pythonie.

Profil uczestnika

• Programiści Python zainteresowani modelowaniem agentowym
• Analitycy danych wykorzystujący symulacje komputerowe
• Naukowcy pracujący z modelami obliczeniowymi
• Inżynierowie oprogramowania specjalizujący się w AI
• Specjaliści ds. data science
• Projektanci systemów symulacyjnych
• Badacze zajmujący się modelowaniem złożonych systemów

Agenda

1. Podstawy implementacji w Pythonie
• Struktury danych dla modeli agentowych
• Implementacja klas agentów
• Zarządzanie stanem symulacji
• Wizualizacja modeli
2. Zaawansowane techniki programowania
• Optymalizacja wydajności kodu
• Równoległe przetwarzanie symulacji
• Integracja z bibliotekami naukowymi
• Zarządzanie pamięcią w dużych symulacjach
3. Biblioteki i narzędzia
• Wykorzystanie Mesa Framework
• Integracja z NumPy i SciPy
• Wizualizacja z Matplotlib
• Analiza danych z Pandas
4. Rozwój i testowanie modeli
• Techniki debugowania modeli
• Testowanie jednostkowe agentów
• Walidacja zachowań symulacji
• Dokumentacja i utrzymanie kodu

Korzyści

Uczestnik rozwinie praktyczne umiejętności implementacji systemów wieloagentowych w języku Python. Zdobędzie głęboką wiedzę o wykorzystaniu specjalistycznych bibliotek do modelowania agentowego i analizy danych. Nauczy się tworzyć wydajne i skalowalne implementacje modeli symulacyjnych. Pozna techniki optymalizacji i testowania kodu w kontekście symulacji wieloagentowych. Opanuje metody wizualizacji i analizy wyników modelowania. Rozwinie umiejętność dokumentowania i utrzymania złożonych systemów symulacyjnych.

Wymagane przygotowanie uczestników

• Znajomość języka Python na poziomie średniozaawansowanym
• Podstawy programowania obiektowego
• Rozumienie koncepcji modelowania systemów
• Doświadczenie w pracy z bibliotekami naukowymi Pythona

Zagadnienia

• Implementacja agentów w Pythonie
• Frameworki do modelowania agentowego
• Optymalizacja wydajności symulacji
• Przetwarzanie równoległe
• Wizualizacja wyników
• Testowanie modeli
• Biblioteki naukowe Pythona
• Zarządzanie danymi symulacji
• Debugowanie modeli
• Dokumentacja kodu
• Analiza wyników
• Najlepsze praktyki implementacyjne

Poznaj naszą firmę