Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.7
35 Bewertungen
Stufe Anfänger
Empfohlene Erfahrung
Empfohlene Erfahrung
Stufe „Anfänger“
Es sind keine Vorkenntnisse erforderlich: Alle sind willkommen! Grundkenntnisse in den Bereichen Wirtschaft, Finanzinstitute, Mathematik und Logik sind jedoch hilfreich.
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Empfohlene Erfahrung
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Stufe „Anfänger“
Es sind keine Vorkenntnisse erforderlich: Alle sind willkommen! Grundkenntnisse in den Bereichen Wirtschaft, Finanzinstitute, Mathematik und Logik sind jedoch hilfreich.
Dieser Kurs befasst sich mit den Merkmalen der Komplexitätsforschung. Unsere Welt ist durch eine Fülle komplexer Systeme miteinander verbunden. Auf allen Organisationsebenen, von der physischen und biologischen Welt bis hin zur sozialen Welt, können wir über die Verbindungen zwischen einzelnen Elementen nachdenken und darüber, wie sie interagieren und sich gegenseitig beeinflussen. Zum Beispiel, wie Menschen Pandemien innerhalb einer Gruppe übertragen, wie Autos im Verkehrssystem interagieren und wie Netzwerke in Regierungsorganisationen zusammenwirken. Obwohl diese Systeme vielfältig und unterschiedlich sind, haben sie erstaunlich viele Gemeinsamkeiten.
In den letzten Jahrzehnten hat das Studium der Komplexitätsforschung zugenommen. Es ist allgemein anerkannt, dass eine innovative, integrierte und analytische Denkweise für das Verständnis der komplexen Probleme in den menschlichen Gesellschaften unerlässlich ist. Ziel dieses Kurses ist es, eine umfassende Einführung in komplexe Systeme zu geben, über die Widerstandsfähigkeit, Robustheit und Nachhaltigkeit von Systemen zu sprechen und grundlegende mathematische Methoden für die Analyse komplexer Systeme zu erlernen, z. B. Regimewechsel und Kipppunkte, agentenbasierte Modellierung, dynamische und Netzwerktheorien. Am wichtigsten ist, dass wir die Theorien in praktische Anwendungen von Städten und Gesundheit umsetzen, um den Studenten zu helfen, Praxis in der Denkweise komplexer Systeme zu erlangen. Dieser Kurs wird von Associate Professor Cheong Siew Ann, Professor Stephen Lansing und Professor Peter Sloot zwischen 2014 und 2020 am Complexity Institute, Nanyang Technological University, Singapore, entwickelt.
Dieses Modul führt in komplexe Systeme ein und erklärt ihre Entwicklung und gesellschaftlichen Anwendungen. Sie werden verstehen, warum ein grundlegendes Verständnis der Komplexitätsforschung unerlässlich ist. Um praktische Erfahrungen zu sammeln, werden Sie zwei Jupyter Notebook-Übungen durchführen: das Nagel-Schreckenberg-Verkehrsmodell und das Spiel des Lebens. Dieses Basismodul bereitet Sie auf eine tiefergehende Analyse komplexer Phänomene vor.
Einführung in Komplexe Systeme (Teil I) - Professor Stephen Lansing•7 Minuten
Was ist ein komplexes System? - Professor Peter Sloot•11 Minuten
Wissenschaftlicher Fortschritt der Komplexitätsforschung - Professor Peter Sloot•11 Minuten
Einführung in Komplexe Systeme (Teil II) - Professor Stephen Lansing•2 Minuten
Der Unterschied zwischen Chaos und Komplexität - Professor Peter Sloot•8 Minuten
Das Verhalten von skalenfreien Netzwerken - Professor Peter Sloot•13 Minuten
Einführung in Komplexe Systeme (Teil III) - Professor Stephen Lansing•2 Minuten
Komplexe Systeme in der Gesellschaft: Pandemie und Kriminalität - Professor Peter Sloot•11 Minuten
3 Lektüren•Insgesamt 25 Minuten
Wie man durch diesen Kurs navigiert•5 Minuten
Treffen Sie Ihre Ausbilder•10 Minuten
Referenzfolien für Videos von Professor Stephen Lansing•10 Minuten
2 Aufgaben•Insgesamt 20 Minuten
Wissenstest 1•10 Minuten
Wissenstest 2•10 Minuten
2 Unbewertete Labore•Insgesamt 180 Minuten
Nagel-Schreckenberg Modell des Autoverkehrs•120 Minuten
Spiel des Lebens•60 Minuten
1 Plug-in•Insgesamt 15 Minuten
Referenzvideo für Jupyter Notebook-Übung zum Thema Autoverkehr•15 Minuten
Robustheit, Widerstandsfähigkeit, Nachhaltigkeit
Modul 2•2 Stunden abzuschließen
Moduldetails
In diesem Modul werden Robustheit, Widerstandsfähigkeit und Nachhaltigkeit definiert. Sie werden Fallstudien analysieren, die diese Eigenschaften demonstrieren, und ihre Bedeutung in realen Systemen verstehen.
Das ist alles enthalten
6 Videos1 Lektüre
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6 Videos•Insgesamt 109 Minuten
Robustheit, Widerstandsfähigkeit und Nachhaltigkeit (Teil I) - Professor Stephen Lansing•23 Minuten
Das Dilemma des Gefangenen - Professor Brian Arthur•10 Minuten
Robustheit, Widerstandsfähigkeit und Nachhaltigkeit (Teil II) - Professor Stephen Lansing•15 Minuten
Inseln der Ordnung: Einführung des Bali Subak System Modells - Professor Stephen Lansing•34 Minuten
Robustheit, Widerstandsfähigkeit und Nachhaltigkeit (Teil III) - Professor Stephen Lansing•3 Minuten
Entwurf und Kontrolle der Schwarmdynamik - Professor Entwurf und Kontrolle der Schwarmdynamik•24 Minuten
1 Lektüre•Insgesamt 10 Minuten
Referenzfolien für Videos von Professor Stephen Lansing•10 Minuten
Regimewechsel und Kipppunkte
Modul 3•2 Stunden abzuschließen
Moduldetails
In diesem Modul werden Regimeverschiebungen und Kipppunkte untersucht und ihre Anwendung in der Prognose erforscht. Sie werden verstehen, wie sich diese kritischen Veränderungen auf komplexe Systeme auswirken und lernen, ihre Indikatoren zu erkennen.
Das ist alles enthalten
10 Videos1 Lektüre
Infos zu Modulinhalt anzeigen
10 Videos•Insgesamt 84 Minuten
Regimewechsel und Kipppunkte (Teil I) - Professor Stephen Lansing•7 Minuten
Tipping Point Definition & Kritikalität - Assoc. Prof. Cheong Siew Ann•16 Minuten
Regimewechsel und Kipppunkte (Teil II) - Professor Stephen Lansing•4 Minuten
Landau-Theorie - Assoc. Prof. Cheong Siew Ann•10 Minuten
Regimewechsel und Kipppunkte (Teil III) - Professor Stephen Lansing•6 Minuten
Frühwarnungen - Assoc. Prof. Cheong Siew Ann•5 Minuten
Regimewechsel und Kipppunkte (Teil IV) - Professor Stephen Lansing•4 Minuten
Universelle Vorhersage - Assoc. Prof. Cheong Siew Ann•7 Minuten
Regimewechsel und Kipppunkte (Teil V) - Professor Stephen Lansing•18 Minuten
Quantitative Vorhersage - Assoc. Prof. Cheong Siew Ann•6 Minuten
1 Lektüre•Insgesamt 10 Minuten
Referenzfolien für Videos von Professor Stephen Lansing•10 Minuten
Einführung in die agentenbasierte Modellierung
Modul 4•3 Stunden abzuschließen
Moduldetails
Dieses Modul führt in die agentenbasierte Modellierung (ABM) ein und behandelt deren Prinzipien, Funktion und Anwendung. Sie werden praktische Erfahrungen mit einer Jupyter Notebook-Übung zu Schellings Segregationsmodell sammeln und verstehen, wie ABM hilft, komplexe soziale Phänomene zu simulieren.
Das ist alles enthalten
3 Videos1 Lektüre1 Unbewertetes Labor
Infos zu Modulinhalt anzeigen
3 Videos•Insgesamt 24 Minuten
Was ist ABM - Professor Stephen Lansing•12 Minuten
Wie validiert und kalibriert man ABM? - Professor Stephen Lansing•7 Minuten
ABM für die Politikbewertung - Professor Stephen Lansing•4 Minuten
1 Lektüre•Insgesamt 10 Minuten
Referenzfolien für Videos von Professor Stephen Lansing•10 Minuten
1 Unbewertetes Labor•Insgesamt 120 Minuten
Schellings Segregationsmodell•120 Minuten
Einführung in ein statisches komplexes Netz
Modul 5•5 Stunden abzuschließen
Moduldetails
In diesem Modul werden komplexe Netzwerke und ihre Eigenschaften untersucht und anschließend verschiedene Netzwerkmodelle erforscht. Sie werden dieses Wissen mit einer Jupyter Notebook-Übung über Epidemien in komplexen Netzwerken anwenden, um reale gesundheitliche und soziale Dynamiken zu verstehen.
Das ist alles enthalten
10 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 Unbewertetes Labor
Infos zu Modulinhalt anzeigen
10 Videos•Insgesamt 159 Minuten
Einführung in Statische Komplexe Netzwerke (Teil I) - Professor Stephen Lansing•19 Minuten
Einführung in Komplexe Netzwerke (Teil I) - Professor Michael Lees•24 Minuten
Einführung in Komplexe Netzwerke (Teil II) - Professor Michael Lees•17 Minuten
Einführung in Statische Komplexe Netzwerke (Teil II) - Professor Stephen Lansing•6 Minuten
Zufällige Netzwerke - Professor Michael Lees•16 Minuten
Einführung in Statische Komplexe Netzwerke (Teil III) - Professor Stephen Lansing•7 Minuten
Beispiele für skalenfreie Netzwerke & BA-Modell - Professor Michael Lees•9 Minuten
Einführung in Statische Komplexe Netzwerke (Teil IV) - Professor Stephen Lansing•6 Minuten
Robustheit von Netzwerken - Professor Michael Lees•6 Minuten
Übungsstunde mit Python - Professor Michael Lees•49 Minuten
1 Lektüre•Insgesamt 10 Minuten
Referenzfolien für Videos von Professor Stephen Lansing•10 Minuten
1 Aufgabe•Insgesamt 30 Minuten
Abschließende Bewertung•30 Minuten
1 Unbewertetes Labor•Insgesamt 120 Minuten
Epidemien in komplexen Netzwerken•120 Minuten
Dozent
Lehrkraftbewertungen
Lehrkraftbewertungen
Wir haben alle Lernenden um Feedback zu unseren Dozenten gebeten, ausgehend von der Qualität ihres Unterrichtsstils.
Die junge und forschungsintensive Nanyang Technological University (NTU Singapur) steht weltweit auf Platz 13. Sie steht auch auf Platz 1 der besten jungen Universitäten der Welt. Die NTU hat etwa 33.000 Studenten in den Fachbereichen Ingenieurwesen, Naturwissenschaften, Wirtschaft, Pädagogik, Geisteswissenschaften, Kunst und Sozialwissenschaften. Die medizinische Fakultät wurde gemeinsam mit dem Imperial College London gegründet. Als Schmelztiegel international preisgekrönter Wissenschaftler, junger Talente und bedeutender globaler Partner beherbergt die NTU auch mehrere Forschungsinstitute von Weltrang, die auf ihren Stärken in der interdisziplinären Forschung aufbauen.
OK
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Alles, was Sie für diesen Kurs brauchen, ist eine Internetverbindung und eine Kamera sowie Zeit zum Lesen, Schreiben und Diskutieren mit Gleichgesinnten.
Was ist das Coolste, was ich lernen werde, wenn ich diesen Kurs belege?
Neben der Behandlung komplexer Themen in den praktischen Anwendungen hilft Ihnen dieser Kurs, starke analytische und problemlösende Fähigkeiten zu erwerben und eine Denkweise in komplexen Systemen aufzubauen.
Wie lässt sich dieser Kurs auf reale Probleme anwenden?
Dieser Kurs wendet Theorien auf praktische Fragen im Bereich Städte und Gesundheit an und hilft Ihnen, menschliche Interaktionen, Netzwerkdynamik und Nachhaltigkeitsprobleme anhand von Beispielen aus der Praxis und Modellierung zu verstehen.
Ist eine vorherige Erfahrung mit komplexen Systemen erforderlich?
Vorkenntnisse sind nicht unbedingt erforderlich. Dieser Kurs bietet eine Einführung in die Komplexitätsforschung und ist daher auch für Anfänger geeignet. Ein Grundverständnis der Mathematik ist für die behandelten analytischen Methoden von Vorteil.
Wann werde ich Zugang zu den Vorlesungen und Aufgaben haben?
Um Zugang zu den Kursmaterialien und Aufgaben zu erhalten und um ein Zertifikat zu erwerben, müssen Sie die Zertifikatserfahrung erwerben, wenn Sie sich für einen Kurs anmelden. Sie können stattdessen eine kostenlose Testversion ausprobieren oder finanzielle Unterstützung beantragen. Der Kurs kann stattdessen die Option "Vollständiger Kurs, kein Zertifikat" anbieten. Mit dieser Option können Sie alle Kursmaterialien einsehen, die erforderlichen Bewertungen abgeben und eine Abschlussnote erhalten. Dies bedeutet auch, dass Sie kein Zertifikat erwerben können.
Was erhalte ich, wenn ich das Zertifikat kaufe?
Wenn Sie ein Zertifikat erwerben, erhalten Sie Zugang zu allen Kursmaterialien, einschließlich der benoteten Aufgaben. Nach Abschluss des Kurses wird Ihr elektronisches Zertifikat zu Ihrer Erfolgsseite hinzugefügt - von dort aus können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen.
Ist finanzielle Hilfe verfügbar?
Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie die Einschreibegebühr nicht aufbringen können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm eine finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, finden Sie auf der Beschreibungsseite einen Link zur Beantragung.