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資料情報
各蔵書資料に関する詳細情報です。
No. |
所蔵館 |
資料番号 |
請求記号 |
配架場所 |
所蔵棚番号 |
資料種別 |
帯出区分 |
状態 |
付録 |
貸出
|
1 |
中央図書館 | 0181199563 | 761.8/シ/ | 1階図書室 | 57B | 一般図書 | 一般貸出 | 在庫 | |
○ |
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書誌詳細
この資料の書誌詳細情報です。
タイトルコード |
1008001860277 |
書誌種別 |
図書 |
書名 |
深層学習による自動作曲入門 |
書名ヨミ |
シンソウ ガクシュウ ニ ヨル ジドウ サッキョク ニュウモン |
著者名 |
シン アンドリュー/著
|
著者名ヨミ |
シン アンドリュー |
出版者 |
オーム社
|
出版年月 |
2024.5 |
ページ数 |
12,202p |
大きさ |
21cm |
分類記号 |
761.8
|
分類記号 |
761.8
|
ISBN |
4-274-23194-0 |
内容紹介 |
機械学習による自動作曲(AI作曲)技術を解説。言語・音声などの従来の時系列データと異なる音楽データの特徴に基づく分析や、美的な質の学習方法や評価といった、音楽に特化した機械学習のアプローチを紹介する。 |
著者紹介 |
東京大学大学院情報理工学系研究科博士課程修了。AI研究者兼フリーランス作曲家。慶應義塾大学デジタルメディアコンテンツ研究センター特任助教。著書に「ChatGPT」がある。 |
件名 |
音楽-作曲、深層学習 |
言語区分 |
日本語 |
(他の紹介)内容紹介 |
AIによる自動作曲を、技術と音楽の両面から解説。AIと音楽に興味を持つすべての人へ。 |
(他の紹介)目次 |
第1章 AIによる自動作曲とは 第2章 音楽の基礎知識 第3章 AIモデル 第4章 楽譜(MIDI)としての自動作曲1 時系列学習による自動作曲 第5章 楽譜(MIDI)としての自動作曲2 生成モデルによる自動楽曲 第6章 楽譜(MIDI)としての自動作曲3 強化学習による自動作曲 第7章 波形としての自動作曲 第8章 データセットおよび評価指標 第9章 前処理とデータ拡張 第10章 AIの他の音楽分野への応用 第11章 今後の課題とまとめ |
(他の紹介)著者紹介 |
シン,アンドリュー AI研究者兼フリーランス作曲家。現在、慶應義塾大学デジタルメディアコンテンツ研究センター特任助教。東京大学大学院情報理工学系研究科博士課程修了後、ソニーグループ株式会社のR&Dセンターを経て、2022年現職に着任。主な研究関心分野は画像認識と自然言語処理の融合、また言語・音楽のような系列・記号データの認識および生成。BEJ48、海蔵亮太、ZE:Aなどのアーティストに楽曲提供(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです) |
内容細目表
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