MUSIC AI開発

MUSIC AI開発


MUSIC AI開発

 




講義概要
音楽分析AIと音楽生成のニューラルネットワークをTensorFlow、Kerasを使用しゼロから自身でコードを書いて実装
モデルの作成から生成までを行う上級編




実現できる事
・音楽生成ニューラルネットワーク開発
・音楽分析AI開発







講義内容
(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)

体系的に作られた講義動画視聴、講義資料と共に全講義に毎回課題曲があり、DTM音楽制作の実践とフィードバックが中心となる講義です。

1・音楽生成ニューラルネットワーク概要解説
ゼロから作る音楽生成ニューラルネットワークのアルゴリズムから全体のコード、プログラム構成を解説

2・音楽分析AI
ジャンル分類とヒット曲分析を行うAIの開発

3・TensorFlow、Kerasで実装
TenosrFlow、Kerasを使用し自身でゼロから実装する



全9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30分 合計約360分

第1回:音楽分析AI ライブラリの解説

第2回:ヒット曲分析AI Part1

第3回:ヒット曲分析AI Part2

第4回:ジャンル分類AI Part1

第5回:ジャンル分類AI Part2

第6回:ジャンル分類AI Part3

第7回:MUSIC AIアルゴリズム1 : ニューラルネットワーク基礎

第8回:MUSIC AIアルゴリズム2 :ニューラルネットワーク実装1

第9回:MUSIC AIアルゴリズム3 :ニューラルネットワーク実装2

第10回:MUSIC AIアルゴリズム4 : ニューラルネットワーク実装3

第11回:MUSIC AIアルゴリズム5 : RNN解説1

第12回:MUSIC AIアルゴリズム6 : RNN解説2

第13回:音楽生成ニューラルネットワーク概要

第14回:音楽生成ニューラルネットワーク実装1:全体のコードと流れ

第15回:学習と生成の実践・検証

※第13回以降の配信開始は2021年11月末〜最終講義配信は2021年12月末の予定です。回数が減る事はありませんが講義内容に変更がある場合があります。







必要前提知識
MUSIC AI プログラミングの総括となる上級編です。
先にMUSIC AI プログラミングを受講する様にしてください。







講義資料&制作用サンプル音源&ファイル
講師資料約600ページとサンプルコードが付属します





必要機材
DAWソフト
音楽の再生のみですのでどんなDAWソフトでも大丈夫です。


PC
Mac Windowsは問いませんが講義ではMac使用です。
MacはCatarinaまで。Big Surには2021年1月現在未検証ですがご使用のソフトによっては動作可能な場合があります。(サポート対象外)
Windowsは10で検証済みです。(11未検証)
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。







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年夏予定)。










入学申込

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