AI作曲科


AI作曲科



AI MUSIC


概要
AIを活用したDTM音楽制作、プログラミングでのAI音楽生成とその実践まで。AIによって初めて実現できるAI時代の音楽の可能性をいち早く追求する




対象者
・AIを活用しこれまでにない音楽作品の創造を目指す方


実現できる事(最終課題)
・AIを活用したオリジナル曲の制作
最終課題として制作・提出



学習の流れ
AI DTM制作基礎
1・DTMで使用するDAW(音楽制作ソフト)やAIプラグインの解説
2・AI をDTMで活用し音楽制作する実践

AI(機械学習)音楽生成
3・AI(機械学習)音楽生成の準備
4・7種類のAI音楽生成を実践

AI音楽生成の研究と実践
5・AI音楽生成を現代音楽、電子音楽の観点から考察
ミニマル音楽、ミュージックコンクレート、12音音階など、アカデミックな現代音楽をAIで進化させる。
6・各アルゴリズムに適したデータ学習と生成の考察・解説
どのアルゴリムでどんな音楽生成が可能か?どんな音楽データが求められるか?を考察


実践するAI音楽生成の種類
・生成ループを組み合わせたミニマル音楽と1小節の元ループから多彩なバリエーションを生み出す電子音楽
・サンプルパターンを生成し組み合わせるAIミュージックコンクレート
・トータルセリエズムのAI再現
・12音音階の音楽生成を理論とアルゴリムから考察し実験
・リズムパターンの生成とドラムのノリをAIで創る実験
・コード進行を生成し、その進行に合わせた即興音楽生成
・AIによるハーモニー生成で和音曲とピアノ生成曲の楽曲
・リアルタイムアンビエント音楽生成とアルゴリズム作曲の数学
・機械学習ライブコーディング :リアルタイムループミュージック作成






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)
28講義(約25時間)
※講義数は多少の増減があります。
※特典講義のデジタル・電子音楽理論全11回を含む場合は総講義数39講義



配信スケジュール
こちらよりご確認いただけます。
AI作曲科配信スケジュール
毎週水曜日に1講義ずつ配信




講義開始
2021年2月生
2月3日の水曜日から受講開始




必要機材
PC(何かしらの音楽ソフトがインストール済みであれば尚良いですが、無料ソフトのご紹介もしております)
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
本科(修了証明&マンツーマンサポート)
240,000円

講義視聴のみ
60,000円


最大12回までの分割支払いも可能 例:月々5,000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
AI DTM 全8回
AI音楽生成プログラミング 全9回

Music Transformer 全1回
Open AI Jukebox 全1回
AI作曲 全9回
合計28講義 約25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


希望の生徒様は特典講義の
デジタル・電子音楽理論 全11回
を無料で受講可能です。
その場合総講義数は39講義となります。


配信内容

総講義数:28回
総合計講義時間:約25時間
受講期間:6ヶ月
学習時間目安:週平均4時間 6ヶ月合計100時間(課題・制作含む)
配信スケジュール:毎週水曜1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。
AI作曲科 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
・音楽サンプルデータなども含む
・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
・DTM音楽制作
DTM音楽制作は初心者対応ですが、超基本的な解説や各DAWソフトの使用方法は解説しません。
1曲音楽は自分で作れる(レベルは問わず)程度の経験があると良いです。

・音楽理論
高度な解説はしませんが、それなりに音楽理論が必要な解説があります。コードやスケールの基礎知識程度があると良いです。
音楽の勉強も合わせてしたい方はデジタル音楽理論との同時受講もおすすめします。

・プログラミング
AI音楽生成に簡単なプログラミングが必要です。
経験ゼロでも十分受講可能な簡単な内容ですが、多少コードを自分で書きます。
難しくはないですがPythonプログラミング経験があればより良いです。



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!





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