MUSIC プログラミング 講義一覧
下記全６科目を全て受講していただけます。
※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４３講義約４０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。
下記の一覧順番は受講推奨順に番号が振られています。
受講順番はこの順番を参考にしてください。
音楽トレンドデータサイエンスはPython音楽プログラミング受講後であればどのタイミングで受講しても大丈夫です。
またLive Codingは前提知識が必要ありませんのでどのタイミングで受講していただいても買いません。
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
AI音楽生成 Advanced
第１回：MuseGAN 1 （解説編）
第２回：MuseGAN 2 （実装&生成編）
第３回：MuseGAN 3 （MuseGanと各GAN音楽生成モデル）
第４回：GAN Synth
第５回：Open AI Jukebox解説
第６回：Open AI Jukebox生成実践とMuseNet
第７回：Music Transformer
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
