RNN(再帰型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)


 


RNN

 


講義概要
音楽生成に使用されるニューラルネットワーク”RNN”を基礎から解説。その仕組みを知り自身で実装できる知識を身につける

 


 

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・RNNの概要解説
RNNの基本を代表的使用例である自然言語処理を取り上げ解説

2・機械学習用数学
自身でニューラルネットワークの構造を理解し実装するために微分や活性化関数などの数学を噛み砕きわかりやすく解説

3・Pythonプログラミングで実装
Pythonの機械学習ライブラリを使用し自身でゼロから実装する



全9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60分 合計約540分

 

第1回:ニューラルネットワークとは?:ベクトルと行列

第2回:機械学習数学:活性化関数・損失関数・微分

第3回:ニューラルネットワーク実装

第4回:自然言語処理1

第5回:自然言語処理2

第6回:RNN / ゲート付きRNN

第7回:LSTM / Attention

第8回:RNNでシーケンス(文章)作成と応用した音符生成

第9回:音楽生成RNN概要とMusic Transformer

 




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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