科学技術と共に歩む

本書は大学生，大学院生または企業のAI実務担当（予定）者が学ぶディープラーニングの実践的入門書である。大学教養科目としての数学を基礎知識としてもち，プログラミングの経験があると，理解しやすい。しかしながら，これらの素養がなくても，その不足分を補うに足る勉学意欲があれば，実践力が育まれるように工夫して書いた。

大学・大学院での演習，または企業の研修での教科書・参考書として利用いただくことを想定しているが，独習用にも活用できるように配慮した。

ニューラルネットワークの研究は，神経生理学からスタートした。本書の執筆時点は，その第3発展期にあたる。本書で取り扱うディープラーニングは，多層のニューラルネットワークによる機械学習手法であり，ニューラルネットワークの研究の歴史の中で，特筆すべき成果である。

ニューラルネットワークは人工知能の一形態と考えられており，近年，ディープラーニングがAIの代名詞となってきた。本書は，初心者が実践力を身に着けることを優先して書いたので，ディープラーニングに至るまでの先人たちの貢献については，紙面の多くを割くことはできなかった。

筆者らは，研究における軌跡を記すというより，むしろAIの活用を促進したいという思いから本書を企画した。MATLABは，科学技術計算用のツールとして利用されており，ディープラーニングも対象としている。本書の執筆時点では，ディープラーニングを行うとき，プログラミング言語としてPythonを使われる方が多いと思われる。それでは何故，ディープラーニング入門のツールとして，MATLABを取り上げたかというと，たんに使いやすかったからである。バージョンアップも毎年行われており，ヒントや例題も豊富で，サポート体制も完備されているため，ブラックボックス的色彩が拭えないディープラーニングの世界に，初心者が足を踏み入れるのに都合がよい。

また，MATLABからPythonのプログラムを呼び出したり，PythonのプログラムからMATLABを呼び出したりすることも可能とされているので，Pythonでのプログラムと経験の蓄積をMATLAB使用時にも有効活用できる。

ディープラーニングに関する書籍はすでに数多く出版されているが，初心者がその分野に足を踏み入れるには敷居が高いきらいがある。そこで，ツールを演習で使用しながらディープラーニングを体得する進め方が，初心者の勉学意欲を喚起すると考えて本書を企画した。

まず1章で，ディープラーニングに至るニューラルネットワークの源流を概観し，2章で，具体例を踏まえて，ディープラーニングの基本的ネットワークの構造を把握してほしい。3章では，ディープラーニングの世界を俯瞰するのに役立つMATLABでのチュートリアル，例題をQ&A付で紹介している。ここまでが，演習をこなすための準備である。そして，4章の演習を通じて，ディープラーニングの世界に自ら足を踏み入れてほしい。

4章の演習問題で提供している解答例のプログラムは，Windows11上のMATLAB R2022aの環境で動作確認をしている。4章の演習問題4.1.3，4.1.4については，MATLAB R2023aで解答例を作成した。本書の解答例のプログラム，本書に関する画像データなどはコロナ社のホームページ上にてダウンロードできる（目次の末尾をご確認ください）。

4章の演習問題を解くためにMATLAB本体以外にToolboxを用いる必要が生じる場合は，そのToolbox名が，実行できることを必ず確認するようにと，指示している参考例に記されている。ただし，演習問題4.1.3，4.1.4については，参考例はない。しかし，これらの問題を解くためには，Computer Vision Toolboxを用いる必要がある。

本書の執筆にあたり多くの方々にお世話になった。本書はMathWorks社のブックプログラムによるご協力の基に作成したものである。MathWorks社の皆様にこの場を借りて感謝申し上げる。

本書を読まれて，ディープラーニングを「よし！使ってみよう！使いたい！」という気持ちになっていただければ，無上の喜びある。

2024年1月
著者を代表して　𠮷冨康成