Analysisプログラミング言語の筆頭にC/C++言語の簡単なチュートリアルのページを配置しました。ファイルの活用方法の初歩を説明します。説明をして、CodePenを利用します。インストール方法、および、基本的な文法と使用法を説明します。コードを用いたシミュレーションやネットワーク分析などを紹介します。人工知能(AI)の理論的基礎をなすニューラルネットワークの理論、特に、多層パーセプトロン・モデルを初心者向けに説明します。多層パーセプトロンを拡張した畳み込みニューラルネットワーク(CNN)および、ディープニューラルネットワーク(DNN)の有用性を説明します。Scikit-Learn、Keras、および、TensorflowやCaffeなどのPython実装のライブラリを紹介します。Colabの無料GPUサービスの活用法についても簡単に説明します。畳み込みニューラルネットワーク(CNN)および、ディープニューラルネットワーク(DNN)をモデルとして使用します。Caffe2、Detectron2などのインストール方法や基本的な使用方法を説明します。用いた機械学習のページにあります。ライブラリの実装について説明します。活用した日本語処理の方法を説明します。BERT(Pytorch_transformers)を用いたNLP、テキストマイニングや単語推論なども取り上げます。用いた言語処理についても説明します。用いた時系列データの予測問題も取り上げます。会話ロボットのchatbotsの仕組みについても説明して、chatbotsの構築方法を取り上げます。作成するWebGLとは、Webブラウザ上(ホームページ上)で、三次元のCGをリアルタイムに表示して動かせるオープンソースのグラフィックAPIです。APIをWebブラウザに移植したものです。WebGLを用いて3度CGを作成することを試みます。活用についても説明します。