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kadenze という MOOC を知ったので、紹介します。

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Kadenze とは

Kadenze とは、芸術、つまりアートや音楽、絵画と、それに関わるテクノロジーに特化した 講座を多数よういされた MOOC だ。

2015/7 に設立されたので、まだ誕生して 2 年も経たない。 しかし、コンテンツは 100 近くある。

コースは聴講のみなら無料、課題の提出や certification の取得は有料となっている。 ここは、他の MOOC とかわらない。

また、Course と Program とで分かれている。

Program は複数の Course をばら売りしたもの。 逆にいえば、複数き Course をシリーズにしてまとめたものが Program.

For the Engineering

coursera や edX にもアート系の講座はあるが、Kadenza は特化しているだけあって、 興味深い講座が多数ある。

Kadenza に惹かれる理由は、エンジニアのためのアート、 つまりテクノロジーに関連したものを扱っているところだ。ここが、coursera や edX と異なるところ。

気になる講座

プログラミングや機械学習、特に DeepLearning と アートの講座もある。

Machine Learning for Musicians and Artists

Creative Audio Programming on the Raspberry Pi

Raspberry Pi 上で動作する オーディオプログラミング。

Introduction to Programming for Musicians and Digital Artists

オープンソース ChucK による、サウンドプログラミング。これは,以前 coursera にあった。

Creative Applications of Deep Learning with TensorFlow

そして、最後に私が受講し始めた講座を紹介。

Program の受講料は 500 ドルだけれども、聴講なら無料。Program は3つの Course に分かれている。

TensorFlow を使って、クリエイティブなアプリケーションを DeepLearning の手法を用いて作成していく。

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シラバス

3 部構成になっている。

COURSE 1
Creative Applications of Deep Learning with TensorFlow

    Session 1: Introduction to TensorFlow
    Session 2: Training A Network W/ TensorFlow
    Session 3: Unsupervised And Supervised Learning
    Session 4: Visualizing And Hallucinating Representations
    Session 5: Generative Models

COURSE 2 — Summer 2017
Creative Applications of Deep Learning with TensorFlow II

    Session 1: Cloud Computing, GPUs, Deploying
    Session 2: Mixture Density Networks, Handwriting Synthesis
    Session 3: Modeling Attention with RNNs, DRAW
    Session 4: PixelCNN and PixelRNN, Generative Images

COURSE 3 — Late 2017
Creative Applications of Deep Learning with TensorFlow III

    Session 1: WaveNet, Generative Audio
    Session 2: Conditional Deep Generator Networks
    Session 3: Reinforcement Learning
    Session 4: Google Brain's Magenta Lab: Music and Art Generation

まとめ

私はクラシック音楽が大好きだ。

だから、音楽とプログラミングを結びつけてなにか面白いことをするというのが、 自分の昔からの夢だった。

Deep Learning はそのような可能性を引き出してくれる最高の遊び道具だと思う。

夢の実現のために、この Deep Learning の講座を理解して、応用したい。