音楽生成ニューラルネットワーク開発

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6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30分 合計約180分

第1回:音楽生成ニューラルネットワーク概要

第2回:音楽生成アルゴリズム解説:音楽生成に必要な数式と全体のコード

第3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4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5回:音楽生成ニューラルネットワーク実装3:音楽データ入力・出力

第6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
音楽AI開発初級・中級以上レベルが想定です。
未受講の方は可能な限り音楽AI開発初級または中級を先に受講してください。
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のみで大丈夫です。
OSはMac, Windows、Ubuntu問いませんが講義ではMac、Windows併用です。

 

受講プラン
音楽AI開発上級
で受講可能

受講可能
音楽AI開発【初級】
音楽AI開発【中級】
音楽AI開発【上級】
オーディオ分類
AI作曲科



講師紹介


斎藤喜寛Yoshihiro Saito

12歳でギターを始める〜武蔵野音楽院でジャズ〜バークリー音大メソッド〜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年日本初の音楽と音の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(2020年末予定)。




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