AI音楽プログラミング
AI作曲を行うために機械学習ライブラリーの環境構築から実践方法までを徹底解説
講義概要
AIの作曲プログラムを自身で実践するコース。
機械学習ライブラリーの環境構築から実践までを徹底解説。
実現できる事
・AIの機械学習音楽ライブラリーを活用して音楽作品を作れるようになる
・AI機械学習作曲プログラムのための環境構築とライブラリーの活用方法を会得できる
講義内容
（最新のトレンドおよび進展具合に応じ常にアップデートされます）
１・Pythonの機械学習環境構築
PythonおよびAnacondaや各機械学習モジュールの環境構築
２・音楽機械学習ライブラリーMagenta
音楽機械学習ライブラリーMagentaの環境構築と使用方法を徹底解説
３・AI生成曲の音楽制作手法
AIで生成した楽曲を実際に音楽作品とするための方法。DAWでの応用や手法の研究
４・音楽データ学習と独自モデルの作成
自身の音楽データを学習させて独自モデルを作成する方法を解説
その他講義特徴
・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
・通常講義に加えて月１回AI音楽の最新情報を解説するライブ配信
必要機材
PCのみで大丈夫です。
生成音楽データ再生のため何かしらDAWソフトがあった方が良いです。
OSはMac, Windows、Ubuntu問いませんが講義ではMac、Windows、Ubuntu併用です。
環境構築サポート
環境構築のサポートが必要な生徒様は別途10,000円（税別）にてメールで構築までのサポートいたします。
（ただしGPU、Ubuntuの設定は機種により異なるためサポートが難しいので対象外です。ご了承ください）
講師紹介
斎藤喜寛Yoshihiro Saito
1980年代後期より作曲の仕事を開始、同時期武蔵野音楽院にてバークリー音大音楽理論を学ぶ。大手レコード会社での音楽制作を経て2012年にビジネスブレークスルー大学経営学部ITソリューション学科に入学、本格的にプログラミングを学ぶ。2013年EXDREAM株式会社設立。2016年秋季同大学の卒業論文最優秀賞をcanplayのビジネスプランにて受賞。2017年音楽学校canplayを開校。
T・K講師
国立大学大学院の数理学博士課程修了。
PMP (PIMBOK5版)、日本ディープラーニング協会認定資格 G検定 ジェネラリスト資格取得。
現在某大手通信キャリア企業にてAI製品(ディープラーニング・機械学習関連製品)開発を担当。
講師としての経験も豊富で、すでに多くの受講者をE検定合格へと導いています。
AI自動作曲や音楽データサイエンスを学びながら、G検定やE検定受講も目指す生徒様にも、最高の講義を提供していただけるはずです。
L・I 講師
京都大学卒業。
現在某グローバルIT企業にて機械学習を中心としたデータサイエンスの業務に従事。
ビジネス英語を得意とし通訳もこなす。
若手でありながらチームマネージメントで培った経験を講義でも発揮しています。
入学申し込み
コース一覧
・AI音楽プログラミング
AIで作曲を行うために機械学習ライブラリーの環境構築から実践方法までを徹底解説
・音楽データサイエンス
Spotifyを中心に音楽トレンドやデータを取得およびPythonのライブラリーを使用しデータ分析する能力を身につける
・デジタル音楽理論
ダンスミュージックや歌モノなどのデジタル音楽を数値化で徹底解説。AI時代にデータとして活用できる新しい音楽理論
・Python音楽プログラミング
ゼロからPythonの基礎を学び、音楽ライブラリーやモジュールを活用。音楽プログラムを利用しPythonを駆使する能力を身に着ける
・AI DTM & ライブコーディング
AI自動作曲プラグインやAI DTMソフトを活用し楽曲制作やライブコーディングまでを解説