音楽データサイエンス科

音楽データサイエンス科


音楽データサイエンス科

 




学科概要
音楽トレンドの分析を行いながらPythonプログラミングとデータサイエンスの基礎を学んでいきます。音楽トレンド分析を行うAI開発まで網羅した本格講義です

*音楽生成(AI作曲)は行いません。AI作曲学習希望の方はAI作曲コースを受講してください。


学べること
1・音楽トレンドの分析&グラフ表示をプログラミングで行う
2・Pythonプログラミングの基礎
3・音楽分析AIの開発




対象者&実現できる事
・プログラミングを音楽で学びたい方
・音楽産業の最新テクノロジーを知りたい方



プログラミングレベル
スタート時点⭐️⭐️⭐️
ゴール目標⭐️⭐️⭐️⭐️
・音楽経験は不問ですが、プログラミングのため難易度は低くはありませんので自己学習はそれなりに必要です。多少のプログラミングの基礎があるとより良いです。






講義
(各講義詳細はクリックして確認していただけます。内容、講義数は最新のトレンドおよび進展具合に応じ変更、アップデートがあります)

毎週月曜日講義配信 年30回(年末年始、GW、夏季、春季休暇、などの週を除く)
1講義30〜60分
課題実技 週2~3時間想定

カリキュラム
30回(1年)のカリキュラムとなります。

講義の詳細リスト
全30回の講義内容はこちらでご確認いただけます。
https://canplay-music.com/music-ai-data-list/




講義開始日
お支払いの翌週月曜日(祭日の場合は翌営業日)




配信ペース
課題提出し合格後に次の講義を配信




修了条件
課題30講義全ての課題の提出と合格
最終課題は音楽データの分析をプログラミングで行いレポート発表

修了証明あり





講義数
30講義





受講料
¥198,000(税込)

月々¥8,250(24回払いの場合)

課題提出と講義への質問対応(専用チャットにて)を受ける事ができます。

(お支払いはクレジットカード(最大24回の分割可能)、銀行振り込み可能)


在籍期間
12ヶ月
(延長可能:月額¥11,000)



講義資料
・講義資料は独自に作成したオリジナルPDF(約500ページ)をダウンロード可能
・音楽サンプルデータなども配布
・全講義に課題ありで、自分で創造する、実践する、手を動かせる、有効な学習が可能





教科書
AI作曲のプログラミングの内容を書籍化したMagentaで開発 AI作曲が公式教科書となります。
必要な方は別途購入お申し込みいただくか、Amazonなどでご購入ください。



必要機材
PC
Windows Macは問いません
性能は近年発売のものであれば特に動作に問題はございません。

DAWソフト
音楽が聴ければ良いのでどんなDAWソフトでも受講可能です。
初めての方にはStudio Oneの無料版をご案内しています。
ご自身で使用されているDAWソフトがインストールされている場合はそちらを使用していただいて構いません。












講師

斎藤喜寛 Yoshihiro Saito

12歳でギターを始める
17歳でギタリストとしてプロの世界に〜ジャズ〜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TECH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
オーム社より執筆本でありCANPLAY公式教科書であるMagentaで開発 AI作曲を発売。
2022年〜TSM(東京スクールオブミュージックアンドダンス専門学校)の講師も務める





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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