Uma aplicação de inteligência artificial que podes botar a indústria fonográfica em xeque por tua competência de elaborar novos sucessos musicais. É chamado Amadeus Code e é qualificado, só lendo dados de sucessos anteriores, de fazer outras músicas com muito gancho. Amadeus Code é um aplicativo pra dispositivos móveis baseada em inteligência artificial que usa os detalhes de canções de sucesso para gerar composições totalmente outras sobre a marcha com um consequência incrivelmente estupendo.
O aplicativo cria esboços de músicas em minutos. A inteligência artificial de Amadeus Code navega por diferentes bibliotecas de música, sempre que vai dividindo a música em pequenas unidades e à busca de padrões. Quando o usuário da app usa o aplicativo, ele IA se baseia nestes padrões pra recomendar algumas notas e desenvolver melodias. Os criadores de Amadeus Code são Abr Inoue, Gyo Kitagawa e Taishi Fukuyama, todos eles com experiência no mundo da elaboração musical. Inoue é um reconhecido produtor de música japonesa e agora vendeu mais de dez milhões de singles.
Fukuyama trabalhou no Echo, Next e lançou o primeiro Music Hack Day em Tóquio. Fukuyama é o diretor do Hit Song Research Lab, e estudou pela Berklee College of Music. “AI tem uma perícia característico para achar soluções novas, várias bem sucedidas, novas nem em tal grau.
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São informações que um compositor poderá tomar ou deixar. Suas decisões são capazes de gerar uma nova idéia pra um compositor e levá-la para um novo território criativo”, afirma Fukuyama. Após ficar por alguns meses trabalhando em uma versão beta limitada, Amadeus Code só abriu há pouco tempo ao público em geral.
atualmente se podes baixar no iTunes. A última versão do aplicativo adiciona uma nova função, a Harmony Library, que permite aos usuários procurar inspiração pela biblioteca do Spotify. Assim, no momento em que um usuário se inspira ouvindo uma música específica, a aplicação é apto de tomar a progressão de acordes da canção e gerar um número permanente de melodias sobre isto esses mesmos acordes.
Este paradigma considera que um neurônio poderá ser representada por uma unidade binária: a cada instante o teu estado podes ser esperto ou inativo. A interação entre os neurônios é realizada através de sinapses. Segundo o signo, a sinapse é excitadora ou inibidora.
O perceptrón é constituído pelas entradas provenientes de referências externas, as conexões e a saída. Na verdade, um perceptrón é uma Rede Neural o mais descomplicado possível, é aquela onde não existem camadas escondidas. Para cada configuração dos estados de neurônios de entrada (desafio) a resposta do perceptrón obedece à seguinte execução: somam-se os potenciais sinápticos e comparados com um limiar de ativação.
Esta soma ponderada é bem como chamada de campo. Se o campo for superior que um limiar, a resposta do neurônio é ativado, se não, é inativa. Com uma arquitetura tão simples como a do perceptrón não se podes fazer mais do que uma categoria de funções booleanas” muito acessível, chamadas linearmente separáveis.
São as funções nas quais os estados de entrada com saída positiva são capazes de ser separados daqueles a saída negativa por uma distância. Unhiperplano é o conjunto de pontos no espaço de estados de entrada, que satisfazem uma equação linear. Em duas dimensões, é uma reta, em 3 dimensões em um mesmo plano, etc. Se deseja executar funções mais complexas com Redes Neurais, é necessário intercalar entre neurônios das camadas de entrada e de saída, chamadas neurônios ocultos. Uma rede de camadas múltiplas pode ser estabelecida como um conjunto de perceptrones, ligados entre si por sinapses e dispostos em camadas, seguindo inúmeras arquiteturas.
Uma das arquiteturas mais comumente usada é llamadafeedforward: com conexões de entrada para as camadas escondidas e dessas para a saída. O funcionamento de uma Rede Neural é governado por regras de propagação de atividades e de atualização dos estados. Objectivos da Investigação em Inteligência Artificial Na Educação.