光リザーバーコンピューティングの原理、実装方法、さらに応用例を基礎から丁寧に解説！（サンプルプログラム付き！）

　深層学習の飛躍的な進展により、人工知能や機械学習は情報通信社会に不可欠な基盤技術として定着しつつある。 一方で深層学習の急激な発展に伴い、学習コストの増大や消費電力の増加などの様々な問題点が浮上している。そこで深層学習に代わる機械学習方式として、リザーバーコンピューティングが注目を集めている。
　リザーバーコンピューティングは様々な物理デバイスで実現できるが、特に光を用いた研究が盛んであり、光の高速性や、時間・空間・波長多重性を活かした高速かつ低消費電力な光コンピューティングの実現が期待されている。応用としては、深層学習と同様に音声認識や画像認識、動画認識を行うことができる。また、無線通信や光通信の伝送歪み補償や、光計測への応用も行われており、さらには医療分野への応用も報告されている。
　本書では、光を用いたリザーバーコンピューティングに焦点を当て、その原理、実装方法、応用（最新の研究動向を含む）を詳しく解説する。