AI自動作曲プログラミングコース
講義：全12回
開催日：第２・４水曜 （受講時期により曜日が変更となる場合があります）
19:30~21:30
開催期間
6ヶ月間 毎月講義数２回（１講義２時間）
（3コース以上同時受講の場合、各コース月１回で１年間での受講も可能です）
（参加できなかった講義がある場合、全１２回の講義終了まで期間を延長可能です（最大２ヶ月））
教室：麹町教室
募集定員：数名
受講料：300,000円が現在キャンペーン中40%オフで180,000円
講義概要
AI、ディープラーニングの概要を基礎から学びプログラミングを実践、Magentaを活用した自動作曲の開発を行う
目指すゴール像
自動作曲などAIを音楽制作で使いこなすAI音楽プロデューサー
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・機械学習・ディープラーニングプログラミング
AIの基礎から、機械学習、ニューラルネットワークを自分で作るプログラミング方法まで
２・Magenta（音楽ディープラーニングライブラリー）
開発環境構築、使用方法の基礎、tensorflowの基礎 Ableton Liveでの活用まで
３・音楽領域でのAI活用の最新情報や論文の解説
自動作詞や音声合成なども含む、特に有用なものを抜粋して解説
その他講義特徴
・講義は全てライブ動画配信&講師によるリアル講義のダブル提供。受講できなかった講義も後日受講可能
・講義資料はcanplayが独自に作成したオリジナルをPDFで配布。合計500〜600ページ
・AI自動作曲研究コミュニティーなどリアル開催の色々なイベントに参加可能
入学前提条件
Pythonの基礎知識がある事が望ましいです。
講義内で音楽理論の専門用語も使用されるため音楽理論の知識も多少求められますが必須ではありません。（音楽理論コースを同時受講していただく事で対応も可能です）
講義は解説が中心です。
プログラミングの作業自体はご自身で自宅にて行っていただく事多いですので別途学習時間の確保が必要です。（目処として週３〜４時間以上）
必要機材
ご自身のノートPCをご持参ください。
（Chromeインストール済みの必要がございます）
できるだけ最新のPCをおすすめします。
GPU環境は理想ではありますが、CPUでも問題なくご受講いただけます。
こちらの講義ではCPU環境を使用、仮想環境でのGPU使用についても解説します。
Mac, Windowsは問いませんが講義ではMac使用です。
教室画像
教室画像
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。
雪元修二Shuji Yukimoto
ウェブアプリ制作エンジニアとして１０年以上のキャリアを持つ。html css php Javascriptを取得。近年はAIの研究を重ね、pythonのエキスパートとして活躍中。好きな音楽はメタリカ。自称音響マニア。
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