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生成對抗網路最精解：用TensorFlow實作最棒的GAN應用

為了解決ai畫質修復的問題，作者廖茂文,潘志宏 這樣論述：

生成對抗網路終極說明，從圖像處理到自然語言 一本就搞懂GAN！ 　　自從AI時代大爆發，人必言神經網路，然而除了圖像處理之外，似乎沒什麼書有完整講解生成對抗網路(GAN)了。 　　人工智慧之父Yann LeCun曾經說過「GAN大概是這10年來深度學習最好玩的一個應用了吧」。 　　本書從模型與數學的角度來理解GAN 變體，希望透過數學符號表達出不同GAN 變體的核心思維。也是市面上少見針對單一技術，但卻能跨到不同領域上的應用最完整的大全。 　　首先從Python 基本語法開始討論，逐步介紹必備的數學知識與神經網絡的基本知識，並利用討論的內容編寫一個深度學習框架TensorPy，有了

這些知識作為鋪墊後，就開始討論生成對抗網絡(GAN)相關的內容。 　　本書使用比較簡單的語言來描述GAN 涉及的思維、模型與數學原理，接著就透過TensorFlow實現傳統的GAN，並討論為何一定需要生成器或判別器。接下來，重點介紹GAN 各種常見的變體，包括卷積生成對抗網絡、條件對抗生成網絡、循環一致性、改進生成對抗網絡、漸近增強式生成對抗網絡等內容。 本書特色 　　◎容易入門：本書會討論線性代數、微積分、機率論、資訊理論等內容，並從原理角度去講解為後面篇幅做好鋪陳。 　　◎內容更深：介紹GAN 的各種變形時，除了介紹架構以外，並從數學層面去推導證實，重視不同類別GAN 架構的底層思

維，並從數學上表示它。 　　◎涉及面廣：囊括GAN 的各個應用領域等10 多個方向。 　　◎實戰性強：提供很多程式，並列出運行結果，講解生成器、判別器、損失定義、具體訓練邏輯等主要內容。

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我國文化內容策進院與文創產業法制與政策評析

為了解決ai畫質修復的問題，作者黃意茹 這樣論述：

我國文創產業自2002年開始發展，然經過多年之發展，我國文創產業始終無法如英國、韓國一般具有亮眼之表現，不僅產製量縮小，也面臨人才出走、外來文創商品擠占國內市場等困境，歸咎其原因，主要係因我國之文創產業資金不足，未能有效建構產業價值鏈，致使文創產業始終無法建立成熟之商業運作模式所致。 我國為解決上述問題，在2016年開始啟動文創產業之轉型與產業鏈建構工作，重新聚焦在「高市場性、大眾性」的文化內容產業策進，希望透過擴大文化內容產業之產製量、品質及題材多樣性，進而帶動整體文創產業之發展。為有效策進文化內容產業，我國在2019年依據「臂距原則」設立了文化內容策進院，作為文化內容產業策進之專責機構

，因文化內容策進院主要是仿效韓國的內容振興院所設，故本文乃分析研究韓國之文創產業與內容振興院之法制與政策，同時也對我國之文創產業與文化內容策進院之法制與政策進行研究，希冀透過韓國多年之發展經驗，對我國之文創產業法制與文化內容策進院之運作提供反饋與建議。