音楽生成ニューラルネットワーク開発

MUSIC NEURAL NETWORK

講義概要
音楽生成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

実現できる事
・音楽生成ニューラルネットワーク開発

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）

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・音楽生成アルゴリムの数学
生成アルゴリズムの必要な数学の解説とその実装

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

全７回（予定）の講義各回の概要
（アップデートに伴い内容、講義順番に変更の場合があります）
１講義約６０分合計約４２０分

第１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２回：音楽生成ニューラルネットワーク実装２：ライブラリのインポートと学習器

第３回：音楽生成ニューラルネットワーク実装３：ニューラルネットワーク

第４回：音楽生成ニューラルネットワーク実装４：バックプロパゲーション１

第５回：音楽生成ニューラルネットワーク実装５：バックプロパゲーション２

第６回：音楽生成ニューラルネットワーク実装６：音楽データ入力・出力

第７回：学習と生成の実践・検証

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
・サンプルコードや学習用の音楽データもあり

前提知識
Pythonプログラミングスキル中級以上が想定です。
Pythonプログラミングの解説（環境構築含む）は行いませんのですでにご自身で実行できるレベルが求められます。
数学は前提知識がない方にもできるだけ理解できる様に解説しますが、ある程度知識があると学習がスムースです。

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。

受講プラン
音楽AI開発本科
で受講可能

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