TenorFlow&Keras&Scikit-learn 音楽AI開発
講義概要
機械学習、ディープラーニングのライブラリーの中から最大シェアを誇るTensorFlowとその高レベルAPIであるKerasそしてScikit-Learnを用い音楽分析を行うニューラルネットワークの開発を行いながら開発での基本を解説
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・TensorFlow解説
TensorFlowの概要とニューラルネットワークセルや各APIの解説
２・Keras解説
Kerasの概要を解説。ニューラルネットワークや各モデル実装の方法を学ぶ
３・Scikit-Learn解説
Scikit-Learnの基本と概要の解説
４・音楽用途ニューラルネットワークの作成
TenosrFlow、Keras、Scikit-Learnを使用し音楽分析を行うニューラルネットワークの作成
全６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３６０分
第１回：TenosrFlow & Keras & Scikit-Learn：概要と実装
第２回：音楽トレンド分析AI開発 １
第３回：音楽トレンド分析AI開発 ２
第４回：音楽ジャンル分類AI開発１
第５回：音楽ジャンル分類AI開発２
第６回：音楽ジャンル分類AI開発３
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）。
入学申し込み