Python機械学習プログラミングPythonで学ぶコード進行解析講座Tensorflowでディープラーニングに挑戦！: コード進行データの加工方法からコード進行自動生成AIの作成まで詳細解説Keras, TensorflowでコーディングGoogleColaboratolyを開発環境に使用

本書では、音楽のコード進行データに機械学習（ディープラーニング）を適用することで新しいコード進行を自動生成するAIを作成した実例についてPythonプログラムと共に詳細を解説します。
ディープラーニングのプラットフォームにはTensorflowのKerasを使用しており、Pythonによるコード進行データの取り扱い方法及びデータ加工方法から自然言語処理の一連の流れを本書から学ぶことができるように編集されています。
なお、pythonプログラミングには無料で使用可能な「Google Colaboratory」を使用しており、本書に掲載しているプログラムすべての動作を確認済です。

本書は全部で７回の講座形式で構成されています。
すべての講座を順番に読み進めることで最終的にコード進行を自動で生成するAIが作成できます。

【講座内容】
第１回：Chordwikiのデータからコード進行データを抽出する
第２回：コード進行データを整える（正規化、標準化）
第３回：コード進行データを使用して統計解析（出現頻度）を実施する
第４回：マルコフ連鎖を使用してコード進行を自動生成する
第５回：コード進行辞書の作成
第６回：Tensorflowデータセットの作成
第７回：LSTMモデルの構築とディープラーニングに挑戦！