音楽AI開発【上級】
音楽生成ニューラルネットワークをTensorFlow、Kerasを使用しゼロから開発。RNN・GANの解説や数学理論も交え本格的に学ぶ
実現できる事（最終課題）
・TensorFlow、Kerasを使用しゼロから音楽生成ニューラルネットワークの開発
最終課題として制作・提出
学習の流れ
１・RNN&GAN（音楽生成に使用するニューラルネットワーク）の解説
２・TensorFlow、Kerasの解説
３・音楽分析ニューラルネットワークの開発
４・音楽生成ニューラルネットワークの開発
受講形態
オンライン動画講義配信 （全国から好きな時間に２４時間受講していただけます）
受講期間と講義数
３０講義（約３０時間）
（予定です。講義は多少増減があります）
配信スケジュール
毎月第１水曜
講義開始
お手続き完了翌週の水曜日
必要機材
PC
講義受講はスマホ・タブレットでも可能ですがプログラミングはPCで行います。
授業料
募集修了
新プランに移行しております。
下記MUSIC TECH 本科６ヶ月、１２ヶ月プランどちらでも選択し受講可能です。
MUSIC TECH 本科６ヶ月
MUSIC TECH 本科１２ヶ月
講義
RNN（再帰型ニューラルネットワーク） 全９回
MUSEGAN & 音楽生成アルゴリズム 全９回
TensorFlow&Keras&ScikitLearn 音楽分析AI開発 全６回
音楽生成ニューラルネットワーク開発 全６回
合計３０講義 約３０時間
講義内容は各講義ページにてご確認いただけます。
※講義数は多少増減します
配信内容
総講義数：３０回
総合計講義時間：約３０時間
受講期間：６ヶ月（動画講義視聴は１２ヶ月間可能です）
配信スケジュール：週１本
支払い方法：クレジットカードまたは銀行振込
分割払い：クレジットカード（３、６、１２回まで）
配信スケジュール
こちらより確認していただけます。
音楽AI開発【上級】講義配信スケジュール
講義資料
講義資料はcanplayが独自に作成したオリジナルをPDFで毎回配布
サンプルコードや機械学習＆データサイエンス用の音楽データなども含む
ほぼ全てのコード（重要でないものを除き）CANPLAY独自開発のプログラム含むサンプルコードが付属します。
前提知識
初心者向けの解説は行いません。
音楽AI開発初級・中級修了または同レベルのスキルが求められます。
具体的には基本的なPythonプログラミングが行える事と高校レベルの数学の知識があると良いです。
Pythonは高度なレベルは必要ありませんが、環境構築や講義外の言語解説（関数やクラスなど）は行わないのでご自身で理解している必要があります。
数学は理解している方には少し冗長となりますが、中級レベルからスタートできる様に丁寧な解説を行っています。
例：微分積分、線形代数を一から解説行うなど
必要機材
PC
Mac、Windows、Ubuntu問いません。
CPUはi5以上、メモリー４GB以上。
OSはMACは10.15以上
Windowsは10。
Ubuntuは１６か１８で検証済み。（UbuntuはMacとほぼ同操作。ただし解説はしません）
ハードディスクは10GB、できれば20GBの空きを確保してください。
学科x受講科目表
| 音楽AI開発 【初級】 | 音楽AI開発 【中級】 | 音楽AI開発 【上級】 | オーディオ 分離 | AI作曲科 | |
| AI音楽生成プログラミング | ○ | ○ | ○ | ||
| 音楽トレンド分析AI開発 | ○ | ○ | |||
| Pythonプログラミング シンセ作成&AI基礎 | ○ | ||||
| CNN（畳み込みニューラルネットワーク） | ○ | ||||
| RNN（再帰型ニューラルネットワーク） | ○ | ||||
| GAN（敵対的生成ネットワーク） | ○ | ||||
| TensorFlow & Keras | ○ | ○ | |||
| 音楽生成ニューラルネットワーク開発 | ○ | ||||
| AI GENERATIVE MUSIC | ○ | ||||
| オーディオ分類ニューラルネットワーク開発 | ○ | ||||
| 音響工学基礎 | ○ | ||||
| デジタル音楽理論＆電子現代音楽概要 | ○ |
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