2021.11.30t追記: AV女優の画像全部消えました.申しわけありません！
kadenze という MOOC を知ったので、紹介します。
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
機械学習と、音楽の講座。
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。
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。
kadenzeのCreative Applications of Deep Learning with TensorFlowを受けてます。
week2の課題では、tensorflow をつかって、多層ニューラルネット（10層 Deep Learningだ！）を構築し、画像をニューラルネットワークに描かせることをやる。
なにをいっているのか、うまく伝える自信がないので、ようは以下のサイトのようなことをするのだ。そのロジックを学んだ。
Input: 画像のrowとcolの位置情報 / Output RGB値
Goghを学ばせる
これを、ニューラルネットワークで学習させると・・・・
AV女優を学ばせる
AIだって、AV女優を見れば、活性化関数が元気になるんじゃなかと思って、題材に選んだ。
これを、ニューラルネットワークで学習させると・・・・
これが何を意味しているのか、よくわかっていなかったりする。
今回の課題は以下のリポジトリにあります。
おまけ: DMM AV女優月刊ランキングの女優の画像を取得するスクリプト
https://gist.github.com/tsu-nera/8958fc66b003c801ae05249e098b7a86