Pythonプログラミング科 講義一覧
下記全４科目全て受講していただけます。
（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 ３５時間以上
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。
Pythonプログラミングの後であれば、MUSIC AIプログラミング、MUSIC AI応用、音楽データサイエンスはどれが先でも、または並行受講でも構いません。
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 応用
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：Transformer Part1 – MuseNet
第８回：Transformer Part2 – Music Transformer
第９回：音源分離 – Spleeter
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
