コース(学科)一覧
MUSIC AI BASIC
音楽AI開発【初級】全32講義
MagentaによるAI音楽生成&独自モデル作成と音楽トレンド分析AI開発をPythonプログラミングと音楽理論を合わせ未経験でも0から学べる
MUSIC AI INTERMEDIATE
音楽AI開発【中級】全20講義
MagentaによるAI音楽生成独自モデル作成とScikit-Learnで音楽トレンドを分析するAIの開発を学ぶ。すでにPythonプログラミング経験ある方向け
MUSIC AI ADVANCED
音楽AI開発【上級】全33講義
音楽生成&音響解析を行う2つの音楽ニューラルネットワークをTensorFlow、Kerasを使用しほぼスクラッチから開発する方法を学ぶ
AUDIO CLASSIFIER
オーディオ分類全30講義
オーディオ特徴を取得し解析、分類を行うAIをKerasとTensorFlowで開発。CNNや音響数学の基礎から徹底解説。
AI GENERATIVE MUSIC
AI作曲科 全33講義
AI音楽生成を新しい作曲手法とアート表現として確立を目指す。単なる自動作曲ではなく各アルゴリズムを理解した上でそれぞれに最適な学習データおよび生成手法を考察および実践。
学科x受講講義表
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 分離 | AI作曲科 | |
AI音楽生成プログラミング | ○ | ○ | ○ | ||
音楽トレンド分析AI開発 | ○ | ○ | |||
Pythonプログラミング シンセ作成&AI基礎 | ○ | ||||
CNN(畳み込みニューラルネットワーク) | ○ | ||||
RNN(再帰型ニューラルネットワーク) | ○ | ||||
GAN(敵対的生成ネットワーク) | ○ | ||||
TensorFlow & Keras | ○ | ○ | |||
音楽生成ニューラルネットワーク開発 | ○ | ||||
AI GENERATIVE MUSIC | ○ | ||||
オーディオ分類ニューラルネットワーク開発 | ○ | ||||
音響工学基礎 | ○ | ||||
デジタル音楽理論&電子現代音楽概要 | ○ |