音楽AI開発科


音楽AI開発科



MUSIC AI DEVELOPMENT



概要
音楽機械学習ライブラリMagentaによる音楽生成実践、音楽データを学習させた独自モデル作成からRNN、GAN、Transformerなど各種アルゴリズム、TenosrFlow、Kerasなどの機械学習ライブラリまでを学び自身で音楽生成AI(ニューラルネットワーク)開発を行う。




対象者
・全く新しい音楽制作の可能性を自ら切り開きたい方
・音楽関連のAI開発を自分で行いたい方
・AI関連の技術習得者で音楽領域の知識も広げたい方
・他のプログラミングスクールで学んだ方、または学んでいる方
・理系学生(特に機械学習関連)で音楽領域に興味がある方



実現できる事(最終課題)
音楽生成AI(ニューラルネットワーク)開発と音楽の生成
最終課題として制作・提出


学習の流れ
1・音楽機械学習ライブラリMagentaで音楽生成と独自モデル作成
音楽機械学習ライブラリMagentaを徹底解説。環境構築から7種類の音楽生成、音楽データを学習&プログラミングで独自モデルの開発方法まで徹底解説

2・音楽生成に使用される各種アルゴリズムの解説
音楽生成で用いられるRNN、GAN、Transformerなどの各アルゴリズムを機械学習用数学も合わせ解説。さらにMuseGanやOpenAIのJukeboxなどの音楽生成プログラムでの実践と詳細解説も行う。

3・機械学習ライブラリの解説
音楽生成ニューラルネットワーク開発に使用するTensorFlowとKerasの解説

4・音楽生成AI(ニューラルネットワーク)開発
音楽生成ニューラルネットワークの開発とそれを用いた音楽データ学習および音楽生成


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)
本科はマンツーマンサポートで講義についてメールで質問(回数無制限。返答は通常24時間以内)、課題の提出とフィードバックが可能です。
修了証明の発行がされご自身の学習キャリアの証明となります。
修了証明の発行およびサポートが必要な方は本科にてご入学ください。



受講期間と講義数
6ヶ月間(講義視聴は12ヶ月)
39講義(約35時間)
※初級特典Python音楽プログラミング講義含む場合は51講義
※講義数は多少の増減があります。



配信スケジュール
こちらよりご確認いただけます。
音楽AI開発講義配信スケジュール
毎週水曜日に1〜2講義ずつ配信





講義開始
2021年2月生(2月3日開講)


必要機材
PC(音楽データの再生と簡単な編集を行いますので何かしらの音楽ソフトをご用意お願いいたします。。)
講義受講はスマホ・タブレットでも可能ですが作業はPCで行います。

授業料
本科
(修了証明&マンツーマンサポート)
300,000円

講義視聴のみ
120,000円


最大12回までの分割支払いも可能 例:月々10,000円〜
(クレジットカードまたは銀行振り込み(銀行振り込みは一括のみ))
※価格は全て税込



講義
Magenta 機械学習音楽生成プログラミング 全9回
RNN 全9回
GAN 全6回

Music Transformer 全1回
Open AI Jukebox 全1回
TensorFlow & Keras 全6回
音楽生成ニューラルネットワーク開発 全7回
合計39講義 約35時間(1講義30〜90分)



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


ご希望の生徒様は初心者特典として
Python音楽プログラミング 全12回
を無料で受講可能です。
その場合全講義数は51回となります。


配信内容

総講義数:39回
総合計講義時間:約35時間
学習時間目安:週5時間 6ヶ月合計120時間(課題・制作含む)
受講期間:6ヶ月
配信スケジュール:毎週水曜1〜2本
支払い方法:銀行振り込みまたはクレジットカード
分割:最大12回まで可能(クレジットカードのみ)

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、音楽データなども含む
・全講義に課題ありで、自分で実践する、手を動かせる、有効な学習が可能


必要な前提知識
・プログラミング
プログラミング経験者の方はプログラミングレベルとしては問題なく受講していただけます。
ここでのプログラミング経験者はGitHubやターミナルを使用した事があり基本的な操作はすでにできる方を指します。
機械学習の解説に数学がそれなりに登場します。
高校レベル、一部大学レベルですが理系の方は問題ない難易度です。
ただし超初級解説はしませんので理系ではない方はご自身で調べながら学習を進める必要があるかもしれません。
まったくのプログラミング初心者は特典講義でPython音楽プログラミングを無料提供しますので先に受講してください。

・音楽
DTM経験が少しある程度で問題ありません。


必要機材
PC
Mac、Windows問いません。
CPUはi5以上、メモリー4GB以上。
OSはMACは10.15(Big Surは未確認)
Windowsは10
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。


音楽ソフト
あくまで音楽再生と簡単な編集のみですのでどんなDAWソフトでも受講可能です。
無料ソフトのご紹介もしますのでそちらで受講も可能です。



講師

斎藤喜寛 Yoshihiro Saito

12歳でギターを始める
16歳でギタリストとしてプロの世界に〜武蔵野音楽院でジャズと音楽理論〜J-pop〜電子環境音楽〜アルゴリズム作曲〜AI作曲。
1980年代後期より作曲の仕事を開始、大手レコード会社(avex traxなど)での音楽制作を経て2013年EXDREAM株式会社設立。2016年ビジネスブレークスルー大学の卒業論文最優秀賞を受賞。2017年日本初の音楽AIアカデミーCANPLAYをローンチ。
2019年パナソニックAIソリューションセンターの環境実験音楽の制作。
2019年10月KIOXIA(旧東芝メモリー)のCM曲のAI作曲とプログラミングを担当。
2020年3月大前研一氏創設のアタッカーズビジネススクールにてAIクリエイティブ実践講座を担当
オーム社より音楽TECH本の出版(2021年春予定)。





土屋憲靖 Tsutciya Noliyasu

国立音楽大学・作曲専修、同大学大学院・作曲専攻を卒業。国立音楽大学大学院・博士後期課程1年・音楽学研究領域に在籍し、音楽情報学を研究。
主に近代和声や微分音和声を研究し、近業に、修士論文「和声理論および和声法の微分音的拡充の可能性についての研究」がある。
CANPLAYにてAI作曲・音楽生成プログラミング講義を受講し修了。
音楽理論・作曲理論が専門です。ともに音楽とAIを学んでゆきましょう!




入学申込

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