Режим работы:
с 9 до 18, сб-вс- выходной
Документы установленного
образца
За вами закрепляется
куратор
Лояльные цены, скидки
и акции
Внесение данных
в государственный реестр
Моделирование сложных систем Мультиагентные системы Искусственный интеллект Формальные методы моделирования Теория игр Алгоритмы и структуры данных Программные средства моделирования Информационные технологии в моделировании Математические основы моделирования Современные методы оптимизации Системный анализ Проектирование многозадачных систем Основы кибернетики Методы принятия решений Симуляционное моделирование
Профессия: Мультиагентное моделирование
Категория профессии: Информационные технологии
Уровень образования: среднее специальное (профессиональное) и высшее
Вид образовательной программы: профессиональная переподготовка.
Продолжительность курса: 3 месяца.
Часы обучения: 520 часов
Какие документы выдадут при окончании курса:
Формат:
Дистанционно (онлайн)/ Очно с практикой/ Заочно
После окончания обучения по направлению "Мультиагентное моделирование" в Макеевке вы получите полный комплект документов.
Форма обучения не указывается
Цена на курс "Мультиагентное моделирование" в Макеевке от 23 500 ₽ вместо 25 500 ₽
При оплате в день заказа курса, делаем скидку. Оплачивайте с выгодой, проходите обучение сразу!
Вы получите:
Пройдя курс "Мультиагентное моделирование", слушатель получит комплекс знаний и навыков, связанных с концепциями, методами и практическим использованием мультиагентных систем. Эти знания могут быть применены в различных сферах, таких как искусственный интеллект, экономика, социальные науки, логистика, робототехника и управление сложными системами. Вот основные компетенции, которые слушатель освоит:
---
Знания:
1. Основы мультиагентных систем:
- Определение мультиагентных систем (MAS) и их компонентов.
- Основные понятия: агенты, их типы (декларативные, рациональные, рефлексивные), взаимодействие, кооперация.
- Правовые и этические вопросы использования мультиагентных систем.
2. Теоретические основы:
- Модели поведения агентов: как агенты принимают решения, взаимодействуют и адаптируются.
- Теория игр и её применение в мультиагентных системах.
- Моделирование коллективного поведения: эмерджентность, самоорганизация, кооперация и конкуренция.
3. Моделирование и симуляция:
- Типы моделей: дискретные, непрерывные, стохастические.
- Методы моделирования сложных систем с использованием множества взаимодействующих агентов.
- Симуляционные инструменты и подходы, такие как агентное моделирование.
4. Алгоритмы и технологии:
- Алгоритмы для координации и взаимодействия агентов: аукционы, распределение ресурсов, планирование и распределенные вычисления.
- Коммуникационные протоколы между агентами (соглашения FIPA и другие стандарты).
- Методы обучения агентов: подкрепляющее обучение, многоагентное обучение.
5. Практическое применение:
- Примеры применения мультиагентных систем в различных областях:
- Управление транспортными сетями.
- Оптимизация производственных процессов.
- Социальные моделирования (прогнозирование поведения общества).
- Робототехника и автономные системы.
---
Навыки:
1. Разработка мультиагентных систем:
- Создание архитектур для работы множества агентов.
- Написание кода с использованием специализированных инструментальных сред для мультиагентного моделирования (например, NetLogo, Repast, JADE).
2. Анализ и оценка систем:
- Анализ поведения агентов и их коллективной динамики.
- Оценка производительности, эффективности и устойчивости мультиагентных систем.
3. Программирование и инструментарий:
- Навыки программирования в рамках реализации агентных моделей (использование Python, Java, JavaScript или других языков для создания агентов и их взаимодействия).
- Работа с платформами для моделирования, такими как AnyLogic или MATLAB Simulink.
4. Решение практических задач:
- Применение теории игр для создания правил взаимодействия агентов.
- Разработка моделей для предсказания поведения сложных систем.
- Решение задач оптимизации с использованием коллективного интеллекта.
5. Коммуникация и представление результатов:
- Описание результатов моделирования и их интерпретация.
- Визуализация динамики мультиагентных систем.
---
Профильные области применения:
- Искусственный интеллект и обработка больших данных.
- Финансовое моделирование и анализ рынков.
- Разработка интеллектуальных транспортных систем.
- Изучение социальных явлений (миграция, распространение болезней, информационные кампании).
- Управление логистикой и цепями поставок.
- Проектирование робототехнических систем.
---
По окончании курса слушатель сможет разрабатывать, анализировать и оптимизировать мультиагентные системы, эффективно решать задачи, связанные с координацией, взаимодействием и самоорганизацией агентов. Он получит возможность применять эти навыки как в академических исследованиях, так и в разработке реальных прикладных решений.
Ключевые итоги обучения: понимание мультиагентных систем, компетенции в моделировании и разработке таких систем с использованием современных инструментов и методов. 
Начните использовать все преимущества платформы ЕЦДО прямо сейчас! Зарегистрируйтесь и откройте для себя новый уровень онлайн-обучения.
Команда экспертов ЕЦДО – это профессионалы высшей категории, которые ежедневно решают реальные задачи в своей сфере. Среди наших преподавателей – кандидаты технических и экономических наук, чьи знания проверены временем и подтверждены практикой.
Овсянникова Елена Игоревна
Голубкова Мария Викторовна
Сегунов Алексей Александрович
Машкова Лилия Владимировна
Глушко Анатолий Павлович
Морозов Геннадий Антонович
Программа повышения квалификации "Мультиагентное моделирование" открывает следующие профессиональные перспективы: 1. IT-сфера: - Разработчик множественных автономных систем - Специалист по созданию искусственного интеллекта - Проектировщик распределенных систем 2. Научно-исследовательские центры: - Исследователь мультиагентных систем - Аналитик сложных систем взаимодействия - Разработчик алгоритмов коллективного поведения 3. Производственные предприятия: - Специалист по автоматизации бизнес-процессов - Инженер по моделированию производственных систем - Эксперт по имитационному моделированию 4. Финансовый сектор: - Аналитик фондового рынка - Специалист по моделированию рыночных процессов - Разработчик торговых роботов 5. Вузовская сфера: - Преподаватель дисциплин по искусственному интеллекту - Научный руководитель в области мультиагентных систем Данная квалификация особенно востребована в компаниях, занимающихся: - Созданием программного обеспечения - Разработкой систем искусственного интеллекта - Моделированием сложных процессов - Автоматизацией бизнес-процессов География применения квалификации: - IT-столицы (Москва, Санкт-Петербург) - Технопарки крупных городов - Научные центры - Международные корпорации с???? в России
Заполнить заявку
Фотография 3х4
(без головного убора)
Адрес для получения документов
Начать курс прямо сейчас!
Оформляем заявку
по необходимым вам специальностям, заключаем договор
Присылаете необходимые для обучения документы
Оплачиваете обучение - сразу, в рассрочку, по расчетному счету для ЮЛ
Получаете сканы документов на электронную почту, оригиналы на указанный адрес
по адресу:
http://www.obrnadzor.gov.ru/ru/ ОГРН: 1227800121944 Нажимаем кнопку Поиск
Нажмите на ее название.
В открывшемся окне
появится вся информация
о нашей лицензии
Выбор Вашего города:
К
Н
С
