プログラミングにおける静的型付け/動的型付け言語の違い
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用されるプログラミングにおける静的型付け/動的型付け言語の違い(Haskell、Scala、Java、型推論、JSON、自動単体テスト、コンパイル、アジャイル開発、ウォーターフォール開発、データ構造、インターフェース、メソッドシグニチャ、可読性、Ruby、記述容易性、実行速度、高速化、C、C++、Pyhton)
C
命題論理の充足可能性判定問題(SAT:Boolean SAtisfiability)の概要と実装
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクにに活用される命題論理の充足可能性判定問題(SAT:Boolean SAtisfiability)の概要と実装(Clojure Rollingstones、Pyhton、PySAT、z3-solver、C++、2-SAT、ゲームAI、自然言語処理の高速化、組合せ最適化問題の効率化、ハイパーパラメータの最適化、コンピュータセキュリティ、ソフトウェア仕様の自動検証、チップ設計の自動検証、zChaff、WalkSAT、GRASP、CryptoMiniSat、MapleSAT、Scavel、PicoSAT、MiniSAT、CaDiCaL、Lingeling、Glucose、Ｐ≠ＮＰ予想、論理問題)
プログミングにおけるデータの型と静的型付け言語、動的型付け言語
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)に活用されるプログミングにおけるデータの型と静的型付け言語、動的型付け言語(プリミティブ型、ヒープ、Ruby、Python、C#、C++、Java、クラス、オブジェクト、エイリアス問題、ガーベージコレクション、Rust、ボローチェッカー、スタック、グローバル変数、値型、参照型、複合型、列挙型)
グラフデータの基本的アルゴリズム(DFS、BFS、ニ部グラフ判定、最短路問題、最小全域木)
グラフデータの基本的アルゴリズム(DFS、BFS、ニ部グラフ判定、最短路問題、最小全域木)について概要とC++でのコードについて述べる
保護中: 高度なグラフアルゴリズム(強連結成分分解、DAG、2-SAT、LCA)
知識グラフ処理やさまざまな課題解決アルゴリズムに適用可能な高度なグラフデータアルゴリズムである強連結成分分解、DAG、2-SAT、LCA等の概要とC++での実装
繰り返し処理と再帰(C,Java,python,Clojure)
初心者に対して各種言語(C,Python,Java,JavaScript,Clojure)での構造化言語の代表的な機能である繰り返し操作を憔悴する。さらにClojureでの再帰的プログラミングについても紹介する