课程主页: https://www.coursera.org/learn/complexity
在当今这个高度互联的世界中，我们的生活被各种复杂系统所包围。从生物体到社会组织，复杂性科学帮助我们理解这些系统中个体元素如何相互影响。Coursera上的《复杂性科学导论》课程为我们提供了一个全面的视角，深入探讨复杂性科学的特征及其在各个领域的应用。
课程的第一周是关于复杂系统的介绍，涵盖了复杂性科学的发展历程以及其在社会中的应用价值。学习者在这一周通过Jupyter Notebook进行练习，从而获得对复杂系统的实际理解。
进入第二周，课程探讨了复杂系统的鲁棒性、韧性与可持续性，提供了一些案例研究以展示这些特性的实际应用。
第三周则集中在状态转变和临界点，学习者将了解如何进行预测，发现系统在特定条件下可能产生的剧烈变化。
第四周，课程介绍了基于智能体的建模，学习者将研究该模型的原理和使用方法，并通过Jupyter Notebook进行实践，尝试施林模型（Schelling’s Segregation Model）。
最后一周，学习者将接触静态复杂网络的基本概念及其模型，最后通过Jupyter Notebook进行流行病传播模型的实验。
总的来说，这门课程不仅提供了理论基础，还通过实践使学习者能够深入理解复杂性的概念，尤其适合希望在科学、社会研究或政策制定等领域工作的人士。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/complexity