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)

・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

 

 

全7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)

第1回:機械学習音楽ライブラリー Magenta環境構築 & 単音メロディーの生成

第2回:単音メロディー生成応用とドラムパートの生成

第3回:3パートのバンド演奏の生成

第4回:コード進行に沿ったアドリブ演奏の生成

第5回:ハーモニーの作成と複雑な和音メロディーの生成

第6回:高度なピアノ曲の生成

第7回:音楽を機械学習させ独自AIモデルの作成

 


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
・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

お名前 (必須) 

ふりがな (必須) 

メールアドレス (必須)

お電話番号 (必須)

年齢(必須)

お住いの都道府県 (必須)

都道府県以降の住所 (必須)

ご希望のコース(必須)
PROプラン(一括払い)6ヶ月プラン(月額)12ヶ月プラン(月額)

お支払い方法(必須)
銀行振込クレジットカード

canplayを何で知りましたか?
ウェブ検索FacebooktwitterYoutubeinstagramPeatixSoundCloudtiktok友人からの紹介他のインターネットメディアの記事



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

・音楽ビジネス&マーケティング
マーケティングの基礎から音楽ビジネスでの実践的な応用、音楽TECHの活用方法までを解説

・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