딥러닝을 이용한 예술 튜토리얼

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0. 시작하기

1. 프로젝트에 관하여

2.1 Python 설치 / 시작하기 (musicinformationretrieval.com)

2.2 Python 튜토리얼 (www.learnpython.org)

1. Numpy 튜토리얼 (musicinformationretrieval.com)

2. jupyter notebook 튜토리얼 (musicinformationretrieval.com)

3. jupyter notebook audio 튜토리얼 (musicinformationretrieval.com)

1. Deep-Dream (by 이종필, 개인블로그)

1. Deep Dream 소개

2. Deep Dream 나만의 그림 만들기

3. Deep Dream 코딩 해보기

2. Style-Transfer (by 권태균)

1. Style transfer 소개

2. 이미지 읽어들이기

3. 모델 읽어오기

4. Style loss, Content loss 정의하기

5. Optimization 하기

3. Sound Classification and t-SNE (by 김근형)

1. 데이터 준비하고 전처리하기

2. 스펙트로그램 추출하기

3. 모델 만들고 학습시키기

4. t-SNE로 분석하기

4. Neural Network를 이용한 자동작곡 (by 최정)

1. 소개 및 데이터 받아오기(ipynb파일)

2. 텐서플로우 간단 Review(ipynb파일)

3. 텐서플로우 Basic RNN 모델(ipynb파일)

4. 데이터 구조 결정 및 전처리(ipynb파일)

5. 모델 정의 및 학습(ipynb파일)

6. 학습된 모델을 사용한 멜로디 예측(ipynb파일)

워크샵 참여인원은 다음 파일을 다운로드 받으세요.
(나중에 DL4A_workshop/checkpoint 폴더에 모델 파일을 넣으세요)

• Tutorial workshop용 코드 다운로드
• Tutorial workshop용 trained model 다운로드