Nanyang Technological University, Singapore

Introduction à la science de la complexité

Nanyang Technological University, Singapore

Introduction à la science de la complexité

Cheong Siew Ann

Instructeur : Cheong Siew Ann

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Inclus avec Coursera Plus

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

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niveau Débutant

Expérience recommandée

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Ce que vous apprendrez

  • Comprendre les systèmes complexes et leurs applications dans le monde réel.

  • Appliquer des méthodes mathématiques pour l'analyse et la prévision des systèmes.

  • Analyser la résilience, la robustesse et la durabilité des systèmes.

  • Utiliser la modélisation basée sur les agents et les théories des réseaux pour résoudre les problèmes.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Analyse des séries temporelles et prévisions
  • Catégorie : Systèmes agentiques
  • Catégorie : Épidémiologie
  • Catégorie : Théorie des graphes
  • Catégorie : Analyse des systèmes
  • Catégorie : Développement durable
  • Catégorie : Mathématiques et modélisation mathématique
  • Catégorie : Simulation et logiciels de simulation
  • Catégorie : Pensée informatique
  • Catégorie : Ingénierie des systèmes
  • Catégorie : Études sociales
  • Catégorie : Pensée critique et résolution de problèmes
  • Catégorie : Recherche quantitative

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Jupyter

Détails à connaître

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Évaluations

3 devoirs

Enseigné en Anglais

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Il y a 5 modules dans ce cours

Ce module présente les systèmes complexes, en expliquant leur évolution et leurs applications sociétales. Vous comprendrez pourquoi une connaissance de base de la science de la complexité est vitale. Pour acquérir une expérience pratique, vous réaliserez deux exercices Jupyter Notebook : le modèle de trafic de Nagel-Schreckenberg et le jeu de la vie. Ce module fondamental vous prépare à une analyse plus approfondie des phénomènes complexes.

Inclus

8 vidéos3 lectures2 devoirs2 laboratoires non notés1 plugin

Ce module définit la robustesse, la résilience et la durabilité. Vous analyserez des études de cas démontrant ces attributs et comprendrez leur importance dans les systèmes du monde réel.

Inclus

6 vidéos1 lecture

Ce module examine les changements de régime et les points de basculement, en explorant leurs applications dans le domaine de la prévision. Vous comprendrez comment ces changements critiques affectent les systèmes complexes et apprendrez à identifier leurs indicateurs.

Inclus

10 vidéos1 lecture

Ce module présente la modélisation basée sur les agents (ABM), couvrant ses principes, sa fonction et son application. Vous acquerrez une expérience pratique avec un exercice Jupyter Notebook sur le modèle de ségrégation de Schelling, en comprenant comment la GPA aide à simuler des phénomènes sociaux complexes.

Inclus

3 vidéos1 lecture1 laboratoire non noté

Ce module examine les réseaux complexes et leurs attributs, puis explore divers modèles de réseaux. Vous appliquerez ces connaissances avec un exercice Jupyter Notebook sur les épidémies au sein des réseaux complexes, en comprenant les dynamiques sanitaires et sociales du monde réel.

Inclus

10 vidéos1 lecture1 devoir1 laboratoire non noté

Instructeur

Évaluations de l’enseignant
(13 évaluations)
Cheong Siew Ann
Nanyang Technological University, Singapore
1 Cours8 101 apprenants

Offert par

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MA

Révisé le 30 nov. 2023

JJ

Révisé le 18 mai 2022

MD

Révisé le 6 juin 2024

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