AI(機械学習)音楽プログラミング

AI(機械学習)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、AI開発までを徹底解説


 



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、AI開発までを徹底解説。

 

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習得できる
・AI音楽ライブラリーを活用し、AIプログラム開発〜学習〜モデル作りまでをトータルで学べる

 



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)

・Pythonの機械学習環境構築
Pythonの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

5・機械学習プログラム開発実践
Magentaライブラリーを使用し機械学習開発を学ぶ

 

全12回(予定)の講義各回の概要
(アップデートに伴い内容変更の場合があります)
1講義約60分 合計約720分

 

第1回:機械学習の基礎と Magenta環境構築

第2回:単音メロディー生成で機械学習作曲の基礎を学ぶ

第3回:単音メロディー生成応用とドラムパート生成

第4回:3パートのバンド演奏の生成

第5回:コード進行に沿ったアドリブ演奏の生成

第6回:ハーモニーの作成と複雑な和音メロディーの生成

第7回:高度なピアノ曲の生成と上級編生成コマンド解説

第8回:上級編機械学習環境構築&実践ノウハウと機械学習ライブラリー解説Part1

第9回:機械学習ライブラリー解説Part2

第10回:ニューラルネットワークを自身で作る

第11回:音楽を機械学習させ独自AIモデルの作成とGPU環境の構築

第12回:Magentaライブラリーを使用した機械学習開発

※一部、環境構築とライブラリーの解説がPython音楽プログラミング、音楽データサイエンスなどと重複します。

 


シンプルな単音メロディー生成の様子
美しいピアノ楽曲の生成


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

 

前提知識
ターミナルやgithubを使用した事があり、Pythonの経験が少しでもあるというくらいのレベルで対応可能です。
ただし理想的にはPython音楽プログラミングを受講した後に受講していただければ必要な前提知識を持ってスムースに学習していただけます。
また音楽理論の知識が求められます。
デジタル音楽理論の講義を同時受講される事を推奨します。
音楽作品としての発表したい方はAI DTMも同時受講を勧めます。

 

必要機材
PCのみで大丈夫です。
が、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併用です。

 

受講プラン
Proプラン(6ヶ月で全講義受講可能)、AI MUSICプロデューサープラン(3ヶ月)は標準で講義に含まれます。
その他3講義受講プランと単講義受講プランの場合は入学申し込みの際にご選択ください。

 


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。
2019年10月KIOXIA(旧東芝メモリー)のCM曲作曲、放映中。
2020年6月オーム社より音楽TECH本の出版。


 

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。



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