音楽データサイエンス AI開発

音楽データサイエンス AI開発


MUSIC DATA SCIENCE


講義概要
音楽ストリーミングサービス配信チャートやデータを取得およびPythonのライブラリーを使用し音楽データをグラフ表示、音響解析と組み合わせ音楽分析するAIを作成する

実現できる事
・Pythonの機械学習・データ分析ライブラリーの使用方法を学べます
・音楽ストリーミングサービスからデータを取得する方法を身につける事ができます

・音楽データの分析方法を学ぶ事ができます
・機械学習系のグラフ表示ライブラリインストール&操作方法を学べます
・Pythonで音響分析を行う方法を学びます
・音楽分析を行うAIを開発します



講義内容

(最新の音楽トレンドに応じ常にアップデートされます)

・ストリーミングサービスの音楽データ収集
多種の音楽デ配信ータを収集する方法、分析する方法を学ぶ

・音楽データの基礎
各音楽データ項目の意味を学びデータを活用する基礎を学ぶ

・ウェブスプレーピングとAPIの基礎
htmlの基礎とウェブスクレーピングやAPIを使用した方法取得の方法を解説

・Pythonの各データサイエンス用ライブラリーの解説
データサイエンスに必須のnumpyやpandasから、MatplotlibやSeabornなどのグラフ描画まで、各Pythonライブラリーのインポート方法、使用方法を解説

・音響解析ライブラリを使用した分析と表示
音楽ファイルから各種音響データを抜き出し、数値化、グラフ化する方法を学びます。

・音楽AI(機械学習プログラム)の作成実践
機械学習ライブラリをインポート、使用し、取得した音楽データからPythonで音楽分析を行うプログラム作成を実践できます

全14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800分

第1回:音楽配信の年間配信データから現代音楽のトレンドを知る導入とデータサイエンス用モジュールの基礎解説

第2回:ウェブスクレーピングの基礎

第3回:Spotify APIでデータ取得方法解説&実践

第4回:Spotify APIでデータ取得方法解説&実践2

第5回:音楽データサイエンス実践:音楽配信データをデータサイエンスライブラリーでグラフ表示&分析 基礎編

第6回:PythonSpotifyからデータ収集するSpotiPy解説

第7回:音楽データサイエンス実践:音楽データをグラフ表示&分析 実践編 Matplotlib Seaborn

第8回:音楽データサイエンス実践:音楽データをグラフ表示&分析 実践編Part2 Plotly 

第9回:音楽データサイエンス実践:音楽データをグラフ表示&分析 実践編Part3 WordCloud

第10回:音楽分析AI作成実践:機械学習ライブラリを使用して音楽分析を行うAI作成実践1 ヒット曲トレンド分析するAI開発

第11回:音楽分析AI作成実践:機械学習ライブラリを使用して音楽分析を行うAI作成実践2 ヒット曲トレンド分析するAI開発

第12回:音楽分析AI作成実践:機械学習ライブラリを使用して音楽分析を行うAI作成実践3 音響解析と数値&グラフ化

第13回:音楽分析AI作成実践:機械学習ライブラリを使用して音楽分析を行うAI作成実践4 音楽ジャンル分類をするAI開発

第14回:音楽分析AI作成実践:機械学習ライブラリを使用して音楽分析を行うAI作成実践5 音楽ジャンル分類をするAI開発


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
一部Pythonの基礎知識が求められます。
また非常に基礎的な内容ではありますが、ウェブの知識や、ターミナル、コマンドプロンプトを操作するスキルも必要です。
講義では初心者向けの解説は行っていません。
未経験の方はPython音楽プログラミングを先か、同時受講を推奨します。

必要機材
ご自身のPCをご用意ください。
Mac, Windows、Ubuntuは問いませんが講義ではMac使用です。

受講プラン
音楽AIを創る 1ヶ月、6ヶ月、全講義一括配信各プランで受講可能

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。
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TECH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9月〜10月オーム社より音楽TECH本の出版予定。


 

各種音楽データ取得とそれを分析する機械学習ニューラルネットワークの開発


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学割(25歳以下の専業学生の方 要学生証提出 サポート付きプラン対象外)

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