【Magenta+Colab】AIによる作曲を学ぼう！ -ディープラーニングで自動生成する音楽データ-

注: Google Colaboratoryのバージョンアップにより、現在Section4の「02_gansynth.ipynb」、およびSection5のコードを実行するとエラーが発生します。ご迷惑をおかけしますが、対応法を調査中ですので解決まで少々お待ちください。

「AIによる作曲を学ぼう！」は、人工知能（AI）を使った作曲方法を学ぶ講座です。
Magentaというライブラリを使い、Google Colaboratory環境でAI作曲のコードを記述します。

人工知能・機械学習技術の中でも、近年注目されているのが「ディープラーニング」で、第3次AIブームの主役となっています。
ディープラーニングは、すでにアートの分野でも活用され始めており、絵画や音楽の作曲などで活躍し始めています。
本講座では、このディープラーニング技術を使った作曲方法を学びます。

Magentaは、GoogleのAI関連プロジェクトであるGoogle AIが運営する、音楽をはじめとするアート関連の機械学習研究プロジェクトです。
機械学習やプログラミング、数学などの深い知識がなくても利用できるオープンソースのライブラリで、さまざまな音楽生成プログラムがあらかじめ用意されています。

本講座は難しい数学や難解なコードは極力避けていますので、文系の方や非エンジニアの方にもお勧めです。
Pythonのコードを書きながら、AIによる作曲方法を楽しく学んでいきましょう。

注: 本コースに先立ちYouTubeでのライブ講義【Live人工知能】がありました。本コースの動画はこのライブ講義をUdemy用に再構成したものになります。

講座の内容は以下の通りです。

Section1. AIによる作曲の概要

→ AIによる作曲の概要、開発環境、使用するライブラリについて学びます。

Section2. シンプルな曲を作ろう！

→ AIを使ってシンプルな曲を作り、AIによる作曲に慣れていきます。

Section3. 「RNN」による作曲

→ 再帰型ニューラルネットワーク（RNN）を使った作曲について学びます。

Section4. 「生成モデル（GAN、VAE）」による作曲

→ GAN、VAEなどを使い、曲のデータを生成する方法を学びます。

Section5. 「Music Transformer」の利用

→ 自動作曲AI 「Music Transformer」を使い、Transformerによる楽曲の生成を行います。

なお、今回の講座でプログラミング言語Pythonの解説は最小限となりますが、Pythonの基礎を解説するノートブックを予め配布します。

Pythonの開発環境にはGoogle Colaboratoryを使用します。