MUSIC TECH PRO科 講義一覧

MUSIC TECH PRO科 講義一覧


下記全9科目からご希望の6科目を選択していただけます。
※DTM & MIX PROは選択必須です。
※受講科目の申告は入学後にお伺いいたします。
(アップデートに伴い講義の増減、内容変更の場合があります)
1講義約30〜90分 合計約80時間

オンライン講義動画配信です。
配信後は24時間、いつでも全国どこからでも視聴可能です。
また各講義資料は配信後にダウンロード可能となります。


入学お手続き完了後、翌週の水曜日に全講義一斉配信されます。
ただしDTM & MIX PROのみ、必須課題があるため、課題クリア後に次の講義が配信されます。

下記の一覧順番は受講推奨順に番号が振られています。
選択科目によりますが、受講順番はこの順番を参考にしてください。
ただしLIVE CODINGと音楽TECHビジネス&マーケティングはどのタイミングで受講していただいても大丈夫です。


デジタル音楽理論・作曲

第1回:コードとは 3和音のダイアトニックコードでその基本を知る

第2回:コードとは 4和音とテンションコードでその基本を知る2

第3回:スケールの基本

第4回:スケール応用

第5回:コードとスケールの応用とドミナント進行

第6回:高度なコード進行の世界を知る:部分転調

第7回:メロディーとは?メロディーの力学

第8回:メロディーとは?コードとメロディー応用編

第9回:歌:詩とメロディーの重要な関係 モードとアッパーストラクチャートライアド

第10回:音楽の構成と転調

第11回:コンピュータ音楽の変遷を現代音楽の歴史から紐解く


AI DTM

第1回:打ち込み音楽の歴史とAI音楽生成プラグイン・アプリの解説

第2回:ドラム打ち込みの基本&理論part1とAIを使用したドラムトラック生成実践

第3回:ループミュージック作成 とドラム打ち込みの基本&理論part2

第4回:ベースフレーズ打ち込みの基本&理論とAIを使用したベースパート生成実践

第5回:AIを使用した電子音楽の生成実践・解説 とAbleton LiveとAIでループミュージック作成

第6回:AIリアルタイム音楽制作パフォーマンスとDTM楽曲アレンジ応用

第7回: AIミキシングプラグイン Neutron3で学ぶミキシングpart1

第8回: AIミキシングプラグイン Neutron3で学ぶミキシングpart2

第9回: 最新AIプラグインとOzone9で学ぶマスタリングの基礎



DTM & MIX PRO

第1回:「音楽デザインとは」

第2回:コンセプトを決めて作曲する〜アプリの使い方

第3回:音色選びのポイント〜強さ軽さ伸び響き

第4回:音色を作る〜EQを活用する

第5回:リバーブで音色を作ろう

第6回:音の棲み分けをしよう

第7回:作業環境について(聴き比べの重要性)

第8回:モチーフを整理しよう

第9回:HipHopトラック(Trapビート)を作ってみよう

第10回:Danceトラックを作ってみよう

第11回:リズムトラックを作ってみよう – 生ドラム

第12回:シンセの種類について

第13回:シンセの音作り、レイヤーについて

第14回:オートメーションを使ってみよう

第15回:ハーモニーを整える

第16回:プロとして仕事ができるクオリティの楽曲を目指す



Python音楽プログラミング

第1回:Pythonプログラミング環境の構築

第2回:Python構文の基礎 リスト、タプル、辞書の解説

第3回:組み込みモジュール解説 標準オーディオ関連ライブラリーの解説

第4回:ループ、関数解説 Pythonでオーディオを扱うPyAudioの解説

第5回:オブジェクト、スコープについて PyAudio応用編

第6回:クラス解説

第7回:クラス応用編 特殊メソッド、Pythonでmp3を取り扱う方法

第8回:機械学習用ライブラリー1  & Librosaでオーディオ波形解析

第9回:機械学習用ライブラリー2 Open CV解説 & Pythonでシンセを作成Part1

第10回:TensorFlow解説 & Pythonでシンセを作成Part2

第11回:Pythonでシンセを作成Part3

第12回:プログラミングで音楽パフォーマンス!PythonでライブコーディングするFoxDot解説



MUSIC AI プログラミング

第1回:機械学習音楽生成の基礎と Magenta環境構築

第2回:単音メロディー生成で機械学習作曲の基礎を学ぶ

第3回:単音メロディー生成応用とドラムパート生成

第4回:3パートのバンド演奏の生成

第5回:コード進行に沿ったアドリブ演奏の生成

第6回:ハーモニーの作成と複雑な和音メロディーの生成

第7回:高度なピアノ曲の生成と上級編生成コマンド解説

第8回:音楽データの学習と学習済みデータ作成

第9回:Magentaライブラリーを使用した機械学習開発基礎と独自モデル作成



MUSIC AI アルゴリズム

第1回:ニューラルネットワーク基礎

第2回:ニューラルネットワーク実装1

第3回:ニューラルネットワーク実装2

第4回:ニューラルネットワーク実装3

第5回:RNN解説1

第6回:RNN解説2

第7回:MuseGAN 1 解説編

第8回:MuseGAN 2 音楽生成実践編

第9回:MuseGAN 3(MuseGanと各GAN音楽生成モデル)




音楽トレンド分析データサイエンス

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Python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:PythonでSpotifyからデータ収集する方法の解説

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 Part1

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

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



LIVE CODING

第1回:LIVE CODINGの歴史と概要

第2回:Sonic Piのインストール&基本操作

第3回:Sonic Pi演奏基礎

第4回:Sonic Pi応用:エフェクトとサウンド

第5回:ライブコーディング演奏実践



MUSIC TECHビジネス&マーケティング

第1回:音楽嗜好のメカニズム:人が音楽をなぜ聞くのか?どういった変遷で嗜好が変化するのか?

第2回:音楽配信と音楽ビジネスマーケティング:ファンに届けるための具体的施策および音楽ビジネスのためのマーケティング

第3回:音楽配信のグローバルトレンドと対策

第4回:音楽TECHビジネスの事例と傾向