实现AI作曲的完整方案可以分为以下几个步骤：

1. 收集数据

首先需要收集大量的音乐数据，可以从互联网上搜索和下载相关的midi文件或者音符序列。也可以使用一些已有的开源数据集，例如MuseNet和Lakh MIDI Dataset等。

2. 数据预处理

将收集到的音乐数据进行预处理，比如将midi文件转化成音符序列。同时，还需要对数据进行清洗和去重，确保数据的质量和多样性。

3. 建立模型

选择合适的深度学习模型，例如循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）等，训练模型以生成新的音乐作品。可以使用TensorFlow、PyTorch等框架实现。

4. 训练模型

对建立的模型进行训练，通过反复迭代优化模型参数，提高生成音乐作品的质量。同时也需要注意过拟合和欠拟合等问题。

5. 测试评估

对训练好的模型进行测试和评估，评估指标可以包括生成音乐的流畅度、和谐度和创新性等。可以使用人工听评或者自动评估方法来评估。

6. 部署应用

根据需求将训练好的模型部署到实际应用中，例如网站或者手机APP等。同时需要考虑系统的性能和稳定性等问题。

资源：

音乐数据集：MuseNet、Lakh MIDI Dataset
框架：TensorFlow、PyTorch
工具：Python、Jupyter Notebook

总结：

通过以上流程，我们可以从音乐数据到AI作曲这个过程，其中包括了数据预处理、建立模型、训练模型、测试评估和部署应用。同时需要注意数据质量和多样性、模型选择和调参以及系统性能和稳定性等问题。