世界第1強AI ChatGPT Turbo自學魔法寶典：Data Analyst +GPTs + DALL-E + Copilot + Prompt +Midjourney + Suno + D-ID + Runway + Gamma（頂級雪銅紙全彩印刷版） (1版)

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【簡介】 世界第1強AI ChatGPT Turbo 自學魔法寶典 Data Analyst +GPTs + DALL-E+ Copilot + Prompt Midjourney + Suno + D-ID + Runway + Gamma （頂級雪銅紙全彩印刷版） ★☆★☆★【用最正確觀念學習ChatGPT Turbo】★☆★☆★ ☆★☆★☆【內容最多：應用範圍最廣】☆★☆★☆ ★☆★☆★【ChatGPT引領：教育與日常的智慧融合】★☆★☆★ ☆★☆★☆【AI畫師：數位藝術的新境界】☆★☆★☆ ★☆★☆★【GPTs的藝術：從應用到設計的精妙旅程】★☆★☆★ ☆★☆★☆【旋律智慧：探索AI音樂的魔法】☆★☆★☆ ★☆★☆★【智慧簡報：AI如何改變演講之藝】★☆★☆★ ☆★☆★☆【智慧分析：數據的深度探索】☆★☆★☆ 　　本書將以最正確觀念引領讀者學習ChatGPT Turbo，讀者同時可以學會下列應用： 　　◎ChatGPT多模態的輸入與應用 　　★認識AI幻覺(AI hallucinations) 　　☆文字、語音與文件輸入 　　★工作與學習效率提升 　　☆Excel到Data Analyst的數據分析 　　◎AI視覺與智慧 　　★上傳與分析5大類檔案 　　☆認識AI智慧 　　◎ChatGPT在生活的應用 　　★英語翻譯機與英語學習機 　　☆文藝創作 　　★戀愛顧問 　　◎ChatGPT在教育的應用 　　★學生提高學習效率 　　☆輔導學生未來應徵工作 　　★老師教學增強教學效能 　　◎ChatGPT在企業的應用 　　★SEO關鍵字掌握 　　☆行銷應用 　　★企業公告與談判 　　☆法律文件生成與檢視 　　◎Prompt提示工程 　　★專家角色扮演 　　☆讓ChatGPT了解你的問題 　　★讓ChatGPT了解你期望的輸出 　　☆有效率的與ChatGPT聊天 　　◎ChatGPT App 　　★ChatGPT App與iPhone捷徑 　　☆Siri啟動ChatGPT 　　★ChatGPT App智慧聊天 　　◎GPTs機器人 　　★聰明應用當下最熱門的機器人程式(GPTs) 　　☆5個GPTs實例教你打造你的工作GPTs 　　◎Copilot 　　★Copilot多模態聊天 　　☆Copilot繪圖/視覺 　　★Designer 　　☆手機應用–Copilot App 　　◎Copilot側邊欄 　　★網站閱讀與分析 　　☆撰寫創意文件 　　◎AI繪圖 　　★從ChatGPT、DALL-E到Midjourney 　　☆聊天繪圖到風格轉換 　　★邁向心靈畫家之路 　　◎musicLM 　　★情境文字生成音樂 　　☆圖像生成音樂 　　◎Suno的AI音樂 　　★文字情境生成中文歌曲 　　☆AI歌曲編輯 　　◎D-ID影片 　　★AI影片 　　☆AI播報員 　　◎Runway影片 　　★文字生成影片 　　☆圖片生成影片 　　★文字 + 圖片生成影片 　　◎Gamma AI簡報 　　★主題生成簡報 　　☆簡報匯出與分享 　　◎程式設計 　　★生成創意程式 　　☆撰寫程式註解與Markdown格式文件 　　★除錯、重構與重寫 　　☆ChatGPT的多語言程式能力解說 【目錄】 第1章　認識ChatGPT 1-1認識ChatGPT 1-2認識OpenAI 公司 1-3ChatGPT 使用環境 1-4GPT-4 效能與GPT-3.5 的比較 1-5ChatGPT 初體驗 1-6回饋給OpenAI 公司聊天內容 1-7管理ChatGPT 聊天記錄 1-8聊天主題背景 1-9 ChatGPT 聊天連結分享 1-10保存聊天記錄Archive chat 1-11備份聊天主題 1-12隱藏或顯示聊天標題 1-13客製化個人特色–自訂指令 1-14使用ChatGPT 必須知道的情況 1-15筆者使用ChatGPT 的心得 第2 章　ChatGPT 生活應用 2-1 AI 時代的Prompt 工程 2-2 ChatGPT 記憶重置 2-3表情符號– Emoji 2-4 AI 繪圖–邁向心靈畫家之路 2-5生活應用 2-6創意咖啡館 2-7簡報設計 2-8外語學習 2-9連網功能–摘要或翻譯網頁內容 2-10免費Line 串接ChatGPT 第3章　AI 視覺與智慧 3-1上傳文件的類別 3-2文字文件 3-3圖像文件 3-4未來發展–音頻文件 第4 章　文藝創作與戀愛顧問 4-1詢問ChatGPT 對「詩、詞、曲」的基本認識 4-2七言絕句 4-3五言絕句 4-4現代詩 4-5小說撰寫 4-6規劃與創作一部小說 4-7約會信件撰寫 4-8交友顧問 第5 章　AI 輔助 - 教育的應用 5-1 ChatGPT 在教育的應用 5-2學生應用ChatGPT 5-3論文摘要 5-4留學考試 5-5 ChatGPT 輔助應徵工作 5-6教學應用ChatGPT 第6 章　ChatGPT 在企業的應用 6-1 ChatGPT 掌握流行主題與關鍵字 6-2 ChatGPT 行銷應用 6-3圖文行銷貼文 6-4員工加薪的議題 6-5企業調漲折扣議題 6-6企業公告 6-7 ChatGPT 辦公室文書整理 6-8建立員工手冊 6-9存證信函 6-10租賃合約 第7 章　Prompt 提示工程 7-1基礎Prompt 的補充說明 7-2專家角色扮演 7-3模仿參考範本的文案 7-4複雜問題分多次詢問 7-5 Markdown 格式輸出 7-6 試算表輸出 7-7 Prompt 參考網頁 第8 章　ChatGPT App 8-1 ChatGPT App 8-2 ChatGPT App 的演進與優缺點 8-3認識ChatGPT App 視窗 8-4語音輸入 8-5智慧聊天 8-6圖片輸入 8-7 iPhone 捷徑App 啟動ChatGPT 第9 章　GPT-4 官方認證的插件軟體 9-1安裝與進入插件商店 9-2訂閱插件 9-3地圖大師–Earth 插件 9-4文字轉語音– Speechki 9-5網頁/ 影片摘要神器– VoxScript 9-6瀏覽或搜尋網頁資料– WebPilot 第10 章　應用GPTs 機器人 10-1 Explores GPTs 10-2 AI繪圖DALL-E 10-3圖像編輯Hot Mods 10-4影片生成VEED 10-5圖表生成–Diagrams: Show Me 10-6科學計算與精選知識 - Wolfram 10-7 AI 影片製作–CapCut Video GPT 10-8其他好用的GPTs 第11 章　自然語言設計GPT 11-1建立我的第一個GPT –英文翻譯機 11-2設計IELTS 作文專家 11-3知識庫與參數的應用–畫夢師 (DreamPainter) 11-4網路搜尋–比價網 11-5深智數位客服 第12 章 Copilot with Bing 12-1 Copilot 的功能 12-2認識Copilot 聊天環境 12-3 Copilot 的交談模式–平衡/創意/精確 12-4多模態輸入–文字/語音/圖片 12-5 Copilot 聊天的特色 12-6超越ChatGPT–圖片搜尋與生成 12-7 Copilot 加值–側邊欄 12-8 Copilot 繪圖 12-9 Copilot 視覺 12-10 Copilot App–手機也能用Copilot 第13 章　AI 圖像Midjourney 13-1從爭議說起 13-2 Midjourney 網站註冊 13-3進入Midjourney 視窗 13-4購買付費創作 13-5進入Midjourney AI 創作環境 13-6編輯圖像 13-7公開的創作環境 13-8未來重新進入 13-9進階繪圖指令與實作 13-10辨識圖片可能的語法 13-11物件比例 第14 章　AI 音樂–musicLM 到Suno 14-1 AI 音樂的起源 14-2 Google開發的musicLM 14-3 AI 音樂–Suno 14-4進入Suno 網站與註冊 14-5用文字創作音樂 14-6編輯歌曲 14-7訂閱Suno 計畫 第15 章　AI 影片使用D-ID 15-1 AI 影片的功能 15-2 D-ID 網站 15-3進入和建立AI 影片 15-4 AI 影片下載/分享/刪除 15-5影片大小格式與背景顏色 15-6 AI 人物 15-7建立自己的AI 播報員 15-8錄製聲音上傳 15-9付費機制 第16 章　AI 創意影片 - Runway 16-1進入Runway 網站與註冊 16-2 Runway 創作環境 16-3文字生成影片 16-4圖像生成影片 16-5文字+圖像生成影片 16-6 Assets功能 16-7升級計畫 第17 章　AI 簡報 - Gamma 17-1認識Gamma 與登入註冊 17-2 AI簡報的建立、匯出與分享 17-3復原與版本功能 17-4展示與結束 17-5簡報風格模版主題 17-6 Gamma 主功能表–建立與匯入簡報 17-7簡報的編輯 17-8認識Gamma會員方案 第18 章　ChatGPT 輔助Python 程式設計 18-1語言模型和程式設計的交集 18-2輔助學習Python 的變數與資料類型 18-3專案題目協助與流程圖繪製 18-4閱讀程式與增加註解 18-5重構程式 18-6重寫程式 18-7程式除錯(Debug) 18-8生成Markdown 格式文件 18-9 ChatGPT 的多語言能力 18-10網路爬蟲 18-11 Python 生成–GIF 動畫/計時器 第19 章　提升Excel 效率到數據分析 19-1詢問Excel 基本操作 19-2詢問特定函數的語法 19-3業績加總 19-4業績排名 19-5 PDF 研討會轉Excel 表格 19-6數據文件分析 第20 章　Data Analyst 20-1認識分析功能 20-2分析使用的檔案 20-3 ChatGPT - 深智公司費用的分析 20-4 GPTs 的Data Analyst - 客戶資料分析 20-5 Data Analyst - 糖尿病數據分析 附錄A 註冊ChatGPT A-1進入網頁 A-2註冊 A-3升級至Plus

ChatGPT 開發手冊 Turbo×Vision 進化版—用 OpenAI Chat/Assistants API‧Function calling 設計 GPTs action‧LINE/Discord bot‧股市分析/自動助理 (1版)

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內容介紹 在 ChatGPT 帶起生成式 AI 百家齊放的新世紀, 整合語言模型已勢不可擋。隨著 OpenAI 釋出更厲害的新模型與整合度更高的 API, 善用語言模型理解文意與能言善道的超強特性, 邁入『自然語言就是程式語言』的願景已經不再是夢想。終端用戶將使用自然語言操控應用程式, 由語言模型自主理解規劃邏輯流程, 我們的程式則是語言模型背後的軍火庫, 串接外部各式各樣的功能。 | 用真實上線的 GPTs 學 action 開發 | 即使 GPTs 已經提供搜尋網路、上傳檔案的功能, 仍然無法隨意取用外部功能, 因此 GPTs 最關鍵的環節就是 action 外掛系統, 讓語言模型與外界接軌。本書會帶大家用真實上線的台鐵時刻表查詢專家當範例, 手把手教你設計 GPTs action, 補強客製 GPTs 欠缺的功能。 | 串接 Google OAuth2 API 管控 action 使用者 | 客製的 GPTs 要能針對不同使用者提供客製服務才是真客製, 本書會說明如何串接 Google OAuth2 API, 幫 GPTs action 加上登入 Google 帳號機制, 以便後端程式可以根據登入的使用者提供不同的服務, 設計出真正客製的 ChatGPT。 | Chat/Assistants API 全解析 | Assistants API 是 OpenAI API 家族的大禮, 以往我們必須自己處理的對話記錄、網路搜尋、向量資料庫、程式執行工具、文字生圖等等功能, 現在全部整合在 Assistants API 中, 成為實作 AI 助理的基石。本書會帶大家深度瞭解 Chat API 與 Assistants API 的差異, 讓你針對問題挑選適當的 API。 | 深入 function calling 機制 | 即使是最新的 gpt-4 模型, 訓練資料也僅止於 2023 年 4 月, 模型本身也不能連網取得新知, 更無法介接外部 API。透過 function calling 機制, 就可以撰寫各式各樣的函式作為延伸語言模型能力的外掛, 任由模型取用。新版模型更強化功能, 提供 parallel function calling, 即使複雜問題也能自動分解由多個函式完成。 | 整合 gpt-4-vision 模型 | gpt-4-vision 讓模型長眼睛, 本書就利用這項功能結合 code interpreter 工具, 帶大家製作一個給它網頁截圖就能模仿生出近似網頁檔的助理, 甚至還可以幫你從其他語言的 API 串接程式碼生成 JavaScript 程式碼, 以後看到欣賞的網頁, 就可以透過這種方式快速學習設計方法。 | 透過 Assistants API 讓語言模型幫你生 SQL | SQL 語法博大精深, 有的時候我們很明確知道想要從資料庫裡找出什麼結果, 但就是沒辦法把 SQL 語句寫對, 本書特別展示了一個簡單的小助理, 讓你用說的就能操作資料庫。 | 利用 Retrieval 工具設計 RAG 助理 | Assistants API 除了能夠記錄對話, 還提供額外的工具, 其中 Retrieval 工具免除我們自己將文件分段作 embedding 以及管理/存取向量資料庫的麻煩, 只要把檔案丟給它, 就可以快速開發檢索增強式生成 (RAG, Retrieval Augmented Generation) 助理。 | 善用 Assistants API 開發 LINE/Discord bot | 用語言模型幫即時通訊軟體長大腦, 變成隨身客製版的 ChatGPT, 不但能理解文字, 還能創意生圖改圖, 也能分析股市, 更能看圖說故事。 | 設計字幕與旁白自動生成助理 | 加字幕是拍片後最繁瑣的工作, 透過 Whisper 模型, 就可以自動從語音轉出加上時間點的字幕檔, 或者也可以反向從字幕檔利用 TTS 模型生成旁白音檔, 有效提升自媒體工作效率。 | 微軟 Azure OpenAI API 差異說明 | 除了 OpenAI 自己, 微軟的 Azure 平台也提供有 OpenAI API, 這兩個看似系出同門的 API 在使用上卻存在一些差異, 如果沒有注意, 就可能落入陷阱, 本書已經幫你測試過, 協助你無縫接軌轉移應用程式到 Azure 平台。 | 設計串流即時輸出的聊天架構 | 想要像是 ChatGPT 可以即時顯示生成內容, 避免讓使用者痴痴等待全部內容生成, 沒問題, OpenAI 也提供有串流模式, 本書也將串流功能與 function calling 整合進聊天框架, 讓你可以快速實作出具備即時顯示、又可彈性增減外部功能的對答程式。 | 詳解 OpenAI API 個別參數 | 不想被語言模型弄瘋, 就要瞭解 OpenAI API 的各項參數, 才能掌握語言模型生成的各種變數, 怎樣可以讓語言模型生成內容避開不想要出現的字詞？怎樣可以讓語言模型選用偏好的字詞？為什麼生出內容有怪怪的東西？這些都可以透過 API 的參數控制, 如果不瞭解參數, 就只能任由語言模型恣意亂為了。 本書特色 ‣ 解析實際上線的 GPTs 學會 action 開發 ‣ 串接 Google 帳號認證 GPTs action 使用者身分 ‣ 善用 Assistants API 設計 Discord 股票分析助理 ‣ 結合 gpt-4-vision/code interpreter 設計看圖生成網頁的自動助理 ‣ 使用 Assistants API 用說的就能操控 SQL 資料庫 ‣ 利用 function calling 幫 LINE AI 機器人突破限制開外掛 ‣ 整合 OpenAI Image API 設計 AI 文字生圖/改圖/修圖工具 ‣ 詳解 OpenAI API 參數/掌握語言模型輸出變化 ‣ 實作自動字幕/旁白產生器 ‣ 微軟 Azure OpenAI API 差異說明, 無縫接軌轉移應用程式到 Azure 平台 書籍目錄 第 1 章 OpenAI API 入門 1-1 有了 ChatGPT / GPTs 為什麼還要寫程式？ • 流程自動化 • 客製化聊天內容 • 延伸聊天範圍 • 整合 AI 功能 1-2 註冊 OpenAI API 帳戶 • 檢查目前用量 • 成為付費會員 • 限制使用額度 1-3 利用 Playground 熟悉 API • 可用的 API 模式與模型 • 認識 Chat API 的三種角色 • 保持對答脈絡 第 2 章 使用 Python 呼叫 API 2-1 使用官方 openai 套件 • 安裝與使用 openai 套件 • 直接透過模組使用 API • 傳遞多筆訊息 • 設定與隱藏金鑰的方法 2-2 認識 token • 使用 tokenizer 頁面檢視 token • 使用 tiktoken 套件計算精確 token 數 • ChatML 標記語言 2-3 使用 Python requests 模組呼叫 API • OpenAI API 的 HTTP 規格 • 使用 Python requests 模組 • 利用 curl 工具快速測試 API 2-4 加入組織成員 • 使用 API 時指定扣款組織 • 在 HTTP 表頭中指定組織 第 3 章 API 參數解析與錯誤處理 3-1 事前準備 3-2 控制生成訊息與 token 數量 • 指定生成的訊息數量 - n • 設定詞彙黑名單 - stop • 設定回覆語句的 tokens 數量上限 - max_tokens 3-3 控制回覆內容的變化性 • 讓回覆更具彈性 - temperature • 控制詞彙的豐富度 - top_p • 控制詞彙的重複性 - presence_penalty 與 frequency_penalty • 調整特定 token 的分數 - logi-bias • 固定可預測的輸出 - seed 3-4 串流輸出 • 可循序傳回結果的迭代器 (iterator) - stream • 串流多個語句 3-5 進階控制 • 控制輸出格式 - response_format • 取得底層 HTTP 回應內容 • 有眼睛的模型 - gpt-4-vision (GPT-4V) 3-6 錯誤處理與使用限制 • 使用例外機制處理錯誤 • API 存取限制 第 4 章 打造自己的 ChatGPT 4-1 文字模式簡易聊天程式 4-2 加入聊天記錄維持聊天脈絡 4-3 串流版本的聊天程式 4-4 儲存歷史紀錄下次繼續聊 • 掛接 Google 雲端硬碟 • 製作復原/儲存歷史紀錄的函式 第 5 章 突破時空限制–整合搜尋功能 5-1 用搜尋網頁幫 AI 補充知識 • 使用 Google 搜尋 5-2 整合搜尋結果讓 AI 跟上時代 5-3 使用 Google Search JSON API • 建立搜尋引擎 ID • 取得 API 金鑰 • 使用 HTTP API 取得搜尋結果 • 使用客製模組 第 6 章 讓 AI 幫 AI –自動串接流程 6-1 從 ChatGPT 外掛得到的啟示 • 準備工作 • 搭配串流/非串流模式的工具函式 6-2 由 AI 自動判斷要額外進行的工作 • 讓 AI 自行決定是否需要搜尋 • 撰寫判斷是否需要搜尋的工具函式 • 可自行判斷是否進行網路搜尋的聊天程式 6-3 可建構外掛系統的 Function Calling 機制 • 告知語言模型可用的外部工具函式 • 取得語言模型的建議 • 執行函式並傳回結果 • 同時叫用多個函式 (parallel function calling) • 以串流方式使用 function calling 6-4 建立 API 外掛系統 • 建立外部工具函式參考表 • 建立協助 function calling 的工具函式 • 建立 function_calling 版的 get_reply_f() 函式 • 建立 function calling 版本的 chat_f() 函式 • 循序叫用函式 第 7 章 網頁版聊天程式與文字生圖 Image API 7-1 準備工作 7-2 使用 gradio 套件快速建立網頁程式 • 安裝與使用 gradio • 使用串流方式顯示輸出 • 客製使用者介面 7-3 使用 DALL‧E 的 Image API • Image API 用法 • 建立文字生圖像網址的函式 • 包裝成生成 markdown 語法的函式 第 8 章 Assistants API —快速開發助理應用程式 8-1 什麼是 Assistants API • Assistants API 的定價 • Assistants API 的基本元件 • 建立 Assistant • 建立 Thread 與 Message • 建立 Run 執行任務 • 顯示討論串內的所有訊息 8-2 Assistants API 物件用法 • 建立新討論串直接執行 • 建立對話函式 • 取消執行 • 檢視執行記錄 • 刪除討論串 • 上傳文件增添知識庫 • 修改助理的檔案清單設定 • 刪除文件 • 列出所有助理 8-3 使用內建工具 • Code interpreter • Retrieval 檢索器 - RAG • Function calling 第 9 章 AI 助理開發實戰 9-1 看截圖就能生出類似網頁的小助理 • 使用 GPT-4-Vision 建立網頁模板 • 建立 function calling 9-2 自動串接 API - 取得真正資料 • 串接 API 程式碼 • 製作天氣預報網頁 9-3 SQL 資料庫查詢助理 • 下載資料 • 建立 SQL 資料庫 • 建立相關函式 • 建立 SQL 助理 第 10 章 設計 LINE AI 聊天機器人 10-1 設計簡易的 LINE 聊天機器人 • Messaging API • Replit 線上開發環境 • 實作 LINE 聊天機器人 • 設定環境變數 • 執行程式 • 串接程式與通道 • 測試聊天機器人 10-2 升級為 AI 聊天機器人 • 設定環境變數 • 修改程式碼 • 執行與測試 10-3 OpenAI 變化圖像的功能 10-4 可控制變化內容的 create_edit 函式 • ChatGPT code interpreter 工具來幫忙 • 讓 LINE 也能變化圖像背景 10-5 圖片解讀機器人 • 讓 LINE 也能解讀圖像 第 11 章 把 AI 帶到 Discord 11-1 建立第一個 Discord 機器人 • 前置作業 • 建立 Discord 開發者應用程式 • 取得 TOKEN • 將 Discord 機器人加入伺服器 11-2 建立回聲機器人 • 複製 Replit 專案：回聲機器人 • 程式碼詳解：回聲機器人 11-3 讓 Discord 機器人只處理指名給自己的訊息 • 複製 Replit 專案：指名道姓機器人 • 程式碼詳解：指名道姓機器人 11-4 加入 AI 的 Discord 機器人 • 複製 Replit 專案：加入 AI 大腦的機器人 第 12 章 AI 客製化投資理財應用實戰 12-1 能抓取證交所資料的 Discord 機器人 • 複製 Replit 專案：能抓取證交所資料的 Discord 機器人 • 抓取大盤資料 • 抓取個股股價資料 • 抓取個股本益比、殖利率及淨值比資料 • 斜線指令：main.py 12-2 StockGPT：專業的證券分析機器人 • 複製 Replit 專案：StockGPT • 抓取新聞資料 • AI 幫你來分析 12-3 加入按鈕指令來優化使用者體驗 • 複製 Replit 專案：按鈕版的 StockGPT • 按鈕指令：main.py 第 13 章 自媒體業者必看！使用 AI 自動生成高品質字幕與旁白 13-1 使用 PyTube 套件輕鬆下載 YouTube 檔案 • 複製 Replit 專案：輕鬆下載 YouTube 檔案 • 程式碼詳解：輕鬆下載 YouTube 檔案 13-2 使用 Whisper 模型從語音轉出字幕檔 • 複製 Replit 專案：從音訊檔轉出字幕檔 • 程式碼詳解：從音訊檔轉出字幕檔 13-3 影片不是中文的？讓 AI 變出中文字幕！ • 複製 Replit 專案：讓 AI 變出中文字幕 • 程式碼詳解：讓 AI 變出中文字幕 13-4 利用 TTS 模型生成旁白配音 • 複製 Replit 專案：TTS 文字轉語音 • 程式碼詳解：TTS 文字轉語音 第 14 章 GPTs Action 開發 14-1 客製的 ChatGPT - 台鐵時刻表專家簡介 14-2 使用 TDX 平台查詢台鐵資訊 • 查詢所有車站基本資料 • 指定起迄站代號查詢時刻表 • 取得驗證資訊 • 以驗證身分方式使用 API 14-3 GPTs action 實作入門 - 以查詢台鐵車站代號為例 • 建立客製版本的 ChatGPT • Action 基本架構 • API 規格檔 • 後端程式 • 測試 action 14-4 加入時刻表查詢功能 • 修改 API 規格檔 • 修改後端程式 • 測試 Action • 儲存客製的 ChatGPT 14-5 身分驗證 - 使用 API 金鑰 • 設定金鑰 • 啟用金鑰 • 修改後端程式 • 測試 Action 14-6 身分驗證 - 串接 Google 帳號 • OAuth 認證基本流程 • 執行後端程式 • 設定串接 Google 帳號 • 設定 action 認證方式 • 實際測試 • 後端程式解說 • 登出帳戶 附錄 A 微軟 Azure OpenAI API 的差異與注意事項 A-1 部署模型 • 建立資源 • 部署模型 • 使用遊樂場測試部署的模型 A-2 建立用戶端物件測試 API • 建立用戶端物件 • 預設啟用內容篩選機制 • 調整內容篩選層級 • 串流輸出時的注意事項

Turbo Coding, Turbo Equalisation and Space-Time Coding: EXIT-Chart-Aided Near-Capacity Designs for Wireless Channels (2版)

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【簡介】 Covering the full range of channel codes from the most conventional through to the most advanced, the second edition of Turbo Coding, Turbo Equalisation and Space-Time Coding is a self-contained reference on channel coding for wireless channels. The book commences with a historical perspective on the topic, which leads to two basic component codes, convolutional and block codes. It then moves on to turbo codes which exploit iterative decoding by using algorithms, such as the Maximum-A-Posteriori (MAP), Log-MAP and Soft Output Viterbi Algorithm (SOVA), comparing their performance. It also compares Trellis Coded Modulation (TCM), Turbo Trellis Coded Modulation (TTCM), Bit-Interleaved Coded Modulation (BICM) and Iterative BICM (BICM-ID) under various channel conditions. The horizon of the content is then extended to incorporate topics which have found their way into diverse standard systems. These include space-time block and trellis codes, as well as other Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) schemes and near-instantaneously Adaptive Quadrature Amplitude Modulation (AQAM). The book also elaborates on turbo equalisation by providing a detailed portrayal of recent advances in partial response modulation schemes using diverse channel codes. A radically new aspect for this second edition is the discussion of multi-level coding and sphere-packing schemes, Extrinsic Information Transfer (EXIT) charts, as well as an introduction to the family of Generalized Low Density Parity Check codes. This new edition includes recent advances in near-capacity turbo-transceivers as well as new sections on multi-level coding schemes and of Generalized Low Density Parity Check codes Comparatively studies diverse channel coded and turbo detected systems to give all-inclusive information for researchers, engineers and students Details EXIT-chart based irregular transceiver designs Uses rich performance comparisons as well as diverse near-capacity design examples 【目錄】 About the Authors. Other Related Wiley–IEEE Press Books. Acknowledgements. 1 Historical Perspective, Motivation and Outline. 1.1 A Historical Perspective on Channel Coding. 1.2 Motivation for this Book. 1.3 Organisation of the Book. 1.4 NovelContributions of the Book. 2 Convolutional Channel Coding. 2.1 Brief Channel Coding History. 2.2 Convolutional Encoding. 2.3 State and Trellis Transitions. 2.4 The Viterbi Algorithm. 2.5 Summary and Conclusions. 3 Soft Decoding and Performance of BCH Codes. 3.1 Introduction. 3.2 BCH codes. 3.3 Trellis Decoding. 3.4 Soft-input Algebraic Decoding. 3.5 Summary and Conclusions. Part I Turbo Convolutional and Turbo Block Coding. 4 Turbo Convolutional Coding (J. P. Woodard and L. Hanzo). 4.1 Introduction. 4.2 Turbo Encoder. 4.3 Turbo Decoder. 4.4 Turbo-coded BPSK Performance over Gaussian Channels. 4.5 Turbo Coding Performance over Rayleigh Channels. 4.6 Summary and Conclusions. 5 Turbo BCH Coding. 5.1 Introduction. 5.2 Turbo Encoder. 5.3 Turbo Decoder. 5.4 Turbo Decoding Example. 5.5 MAP Algorithm for Extended BCH Codes. 5.6 Simulation Results. 5.7 Summary and Conclusions. Part II Space–time Block and Space–time Trellis Coding. 6 Space–time Block Codes. 6.1 Classification of Smart Antennas. 6.2 Introduction to Space–time Coding. 6.3 Background. 6.4 Space–time Block Codes. 6.5 Channel-coded Space–time Block Codes. 6.6 Performance Results. 6.7 Summary and Conclusions. 7 Space–time Trellis Codes. 7.1 Introduction. 7.2 Space–time Trellis Codes. 7.3 Space–time-coded Transmission over Wideband Channels. 7.4 Simulation Results. 7.5 Space–time-coded Adaptive Modulation for OFDM. 7.6 Summary and Conclusions. 8 Turbo-coded Adaptive Modulation versus Space–time Trellis Codes for Transmission over Dispersive Channels. 8.1 Introduction. 8.2 System Overview. 8.3 Simulation Parameters. 8.4 Simulation Results. 8.5 Summary and Conclusions. Part III Turbo Equalisation. 9 Turbo-coded Partial-response Modulation. 9.1 Motivation. 9.2 The Mobile Radio Channel. 9.3 Continuous Phase Modulation Theory. 9.4 Digital Frequency Modulation Systems. 9.5 State Representation. 9.6 Spectral Performance. 9.7 Construction of Trellis-based Equaliser States. 9.8 Soft-output GMSK Equaliser and Turbo Coding. 9.9 Summary and Conclusions. 10 Turbo Equalisation for Partial-response Systems. 10.1 Motivation. 10.2 Principle of Turbo Equalisation Using Single/Multiple Decoder(s). 10.3 Soft-in/Soft-out Equaliser for Turbo Equalisation. 10.4 Soft-in/Soft-out Decoder for Turbo Equalisation. 10.5 Turbo Equalisation Example. 10.6 Summary of Turbo Equalisation. 10.7 Performance of Coded GMSK Systems Using Turbo Equalisation. 10.8 Discussion of Results. 10.9 Summary and Conclusions. 11 Comparative Study of Turbo Equalisers. 11.1 Motivation. 11.2 SystemOverview. 11.3 Simulation Parameters. 11.4 Results and Discussion. 11.5 Non-iterative Joint Channel Equalisation and Decoding. 11.6 Summary and Conclusions. 12 Reduced-complexity Turbo Equaliser. 12.1 Motivation. 12.2 Complexity of the Multilevel Full-response Turbo Equaliser. 12.3 System Model. 12.4 In-phase/Quadrature-phase Equaliser Principle. 12.5 Overview of the Reduced-complexity Turbo Equaliser. 12.6 Complexity of the In-phase/Quadrature-phase Turbo Equaliser. 12.7 System Parameters. 12.8 System Performance. 12.9 Summary and Conclusions. 13 Turbo Equalisation for Space–time Trellis-coded Systems. 13.1 Introduction. 13.2 System Overview. 13.3 Principle of In-phase/Quadrature-phase Turbo Equalisation. 13.4 Complexity Analysis. 13.5 Results and Discussion. 13.6 Summary and Conclusions. Part IV Coded and Space–time-Coded Adaptive Modulation: TCM, TTCM, BICM, BICM-ID and MLC. 14 Coded Modulation Theory and Performance. 14.1 Introduction. 14.2 Trellis-coded Modulation. 14.3 The Symbol-based MAP Algorithm. 14.4 Turbo Trellis-coded Modulation. 14.5 Bit-interleaved Coded Modulation. 14.6 Bit-interleaved Coded Modulation Using Iterative Decoding. 14.7 Coded Modulation Performance. 14.8 Near-capacity Turbo Trellis-coded Modulation Design Based on EXIT Charts and Union Bounds. 14.9 Summary and Conclusions. 15 Multilevel Coding Theory. 15.1 Introduction. 15.2 Multilevel Coding. 15.3 Bit-interleaved Coded Modulation. 15.4 Bit-interleaved Coded Modulation Using Iterative Decoding. 15.5 Conclusion. 16 MLC Design Using EXIT Analysis. 16.1 Introduction. 16.2 Comparative Study of Coded Modulation Schemes. 16.3 EXIT-chart Analysis. 16.4 Precoder-aided MLC. 16.5 Chapter Conclusions. 17 Sphere Packing-aided Space–time MLC/BICMDesign. 17.1 Introduction. 17.2 Space–time Block Code. 17.3 Orthogonal G2 Design Using Sphere Packing. 17.4 Iterative Demapping for Sphere Packing. 17.5 STBC-SP-MLC. 17.6 STBC-SP-BICM. 17.7 Chapter Conclusions. 18 MLC/BICMSchemes for theWireless Internet. 18.1 Introduction. 18.2 Multilevel Generalised Low-density Parity-check Codes. 18.3 An Iterative Stopping Criterion for MLC-GLDPCs. 18.4 Coding for theWireless Internet. 18.5 LT-BICM-ID Using LLR Packet Reliability Estimation. 18.6 Chapter Conclusions. 19 Near-capacity Irregular BICM-ID Design. 19.1 Introduction. 19.2 Irregular Bit-interleaved Coded Modulation Schemes. 19.3 EXIT-chart Analysis. 19.4 Irregular Components. 19.5 Simulation Results. 19.6 Chapter Conclusions. 20 Summary and Conclusions. 20.1 Summary of the Book. 20.2 Future Work. 20.3 Concluding Remarks. Bibliography. Subject Index. Author Index.