Prolog Programming in Depth pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:Prentice Hall

作者:Michael A. Covington

出品人:

页数:516

译者:

出版时间:1996-05-31

价格:USD 77.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780131386457

丛书系列:

图书标签:

Prolog
逻辑编程
Programming
计算机科学
程序设计
知识表示
计算机
软件开发
Prolog
Logic Programming
Artificial Intelligence
AI
Programming
Computer Science
Algorithms
Declarative Programming
Knowledge Representation
Expert Systems

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具体描述

Appropriate for courses in artificial intelligence, computer science, logic programming, and expert systems. Can be used as supplemental text in courses in computational linguistics (natural language processing). *This text covers the Prolog programming language thoroughly with an emphasis on building practical application software, not just theory. Working through this book, students build several types of expert systems, as well as natural language processing software and utilities to read foreign file formats. *This is the first book to cover ISO Standard Prolog, but the programs are compatible with earlier dialects of the language. Program files are available by FTP from The University of Georgia.

《深度学习导论》本书为人工智能领域最前沿的“深度学习”技术提供了一次全面而深入的探索。作为一本旨在培养下一代AI专家的入门读物，本书将引导读者穿越深度学习的迷人世界，从其核心概念到最尖端的应用，无不涵盖。核心理论基石：本书首先奠定了坚实的理论基础，深入浅出地讲解了构成深度学习基石的数学原理，包括线性代数、微积分和概率论。理解这些基础对于掌握深度学习算法至关重要。随后，我们将详细阐述人工神经网络（ANN）的基本结构，包括神经元模型、激活函数以及前向传播和反向传播算法。读者将学习到如何构建和训练简单的神经网络，并理解其学习过程的内在机制。经典网络模型解析：本书将系统地介绍几种在现代人工智能领域扮演关键角色的经典神经网络架构。我们会深入剖析卷积神经网络（CNN），揭示其在图像识别、目标检测和分割等视觉任务中的强大能力。读者将学习到卷积层、池化层、全连接层等核心组成部分的工作原理，以及如何构建有效的CNN模型。接着，我们将重点介绍循环神经网络（RNN）及其变体，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。这些模型在处理序列数据，如自然语言处理（NLP）、语音识别和时间序列分析等方面表现出色。本书将详细讲解RNN的循环机制，以及LSTM和GRU如何解决梯度消失/爆炸问题，从而实现对长期依赖关系的有效捕捉。此外，生成对抗网络（GAN）作为一种强大的生成模型，也将是本书的重要组成部分。我们将阐释GAN由生成器和判别器组成的对抗训练过程，并探讨其在图像生成、风格迁移、数据增强等领域的广泛应用。关键学习技术与优化：本书不仅关注模型结构，还将深入探讨提升模型性能的关键学习技术。我们将详细讲解各种优化器，如随机梯度下降（SGD）、Adam、RMSprop等，并讨论它们在加速模型收敛和改善训练稳定性方面的作用。此外，正则化技术，如L1/L2正则化、Dropout、Batch Normalization等，也将是本书的重点内容。读者将理解这些技术如何有效防止过拟合，提高模型的泛化能力。我们还将探讨学习率调度、早停法等训练策略，帮助读者掌握更精细的模型调优技巧。实际应用与案例研究：理论与实践相结合是本书的核心宗旨。我们将通过一系列精心设计的案例研究，将深度学习的强大能力展现在读者面前。计算机视觉：从图像分类、物体检测到语义分割，本书将展示如何利用CNN解决各种视觉难题。读者将了解如何构建和训练用于人脸识别、自动驾驶感知系统等实际应用的模型。自然语言处理：本书将深入探讨如何使用RNN、LSTM和Transformer等模型进行文本分类、机器翻译、情感分析、问答系统等任务。读者将体验到深度学习在理解和生成人类语言方面的巨大潜力。推荐系统：本书还将介绍如何利用深度学习构建更智能、更个性化的推荐系统，分析用户行为，预测用户偏好。强化学习：作为深度学习的一个重要分支，本书将初步介绍强化学习的基本概念，包括智能体、环境、状态、动作、奖励等，并展示如何结合深度神经网络解决复杂决策问题，例如在游戏AI、机器人控制等领域的应用。前沿展望与未来发展：在掌握了深度学习的核心技术后，本书还将带领读者展望该领域的最新进展和未来发展趋势。我们将探讨如Transformer模型在NLP领域的革命性影响，以及自注意力机制（Self-Attention）的工作原理。此外，我们还会简要介绍一些前沿研究方向，如元学习（Meta-Learning）、图神经网络（Graph Neural Networks）、联邦学习（Federated Learning）等，激发读者的研究兴趣，为他们未来的学术或职业生涯做好准备。学习路径与资源：本书的设计旨在为不同背景的读者提供清晰的学习路径。无论您是计算机科学专业的学生、数据科学家，还是希望将AI技术应用于实际业务的开发者，本书都将为您提供必要的知识和技能。书中包含丰富的代码示例（使用Python和TensorFlow/PyTorch等主流框架），便于读者实践和理解。同时，我们还推荐了一系列辅助学习资源，包括在线课程、论文和开源项目，帮助读者进行更深入的学习和探索。《深度学习导论》是一本面向未来的书籍，它不仅仅传授技术，更旨在培养读者独立思考和解决复杂问题的能力。通过本书的学习，您将能够深刻理解人工智能的驱动力，并有能力参与到下一代智能技术的创新与实践中。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我必须坦诚，这本书的阅读体验是“反人类友好型”的，它毫不留情地展示了Prolog在处理非结构化、非确定性问题时的强大与复杂。初学者如果直接拿它当作入门书，很可能会感到挫败。我个人是在有了一定的函数式编程基础后才开始啃这本书的，即便如此，在涉及到元编程和反射机制的部分时，我还是需要放慢到蜗牛的速度。作者对于“隐藏的控制流”——也就是Prolog的执行模型——的剖析细致入微，几乎到了令人发指的地步。他详细讲解了目标树、绑定变量和事实数据库的相互作用，让你真正理解为什么Prolog有时会表现出“怪异的”行为。这本书的价值在于，它将Prolog从一个“会说话的逻辑机器”变成了一个透明可控的逻辑引擎。读完后，你不会再觉得Prolog的执行是魔术，而是一系列清晰、可预测的推理步骤。这种洞察力，在其他声称“深入”的书籍中是很难找到的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和符号体系构建得非常精妙，这对于理解Prolog这种高度依赖形式化语言的工具来说至关重要。你几乎找不到任何模糊不清的表述。作者似乎对每一个逻辑符号的使用都经过了深思熟虑，确保它们在整个文本中的一致性。举个例子，关于“闭包”和“不动点理论”的章节，如果不是因为清晰的数学符号定义和图形化的辅助说明，我可能早就望而却步了。它没有采用大量花哨的截图来展示IDE界面——这反而是一个优点，因为它将注意力完全集中在了核心的逻辑和算法上。我可以清晰地看到，作者是如何将抽象的逻辑表达式一步步转化为可以被计算机执行的规则集。这种对形式化方法的坚持，使得这本书的参考价值极高，它不仅仅是一个学习指南，更像是一本可以随时翻阅的Prolog理论参考手册。每一次遇到棘手的递归问题，我都能回到书中的某个章节，找到对应的理论支撑点，从而避免了低效的试错。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程，与其说是在学习一门编程语言，不如说是在进行一场艰苦的智力攀登。我特别欣赏作者在介绍某些高级特性时所采用的叙事角度——它不像教科书那样平铺直叙，反而更像是一位经验老到的专家在分享他的独家秘笈。比如，在讨论如何优化复杂的数据库查询规则时，作者没有直接给出“最优解”，而是先展示了几个不同思路的实现路径，然后通过细致的性能分析，逐步揭示为什么某些看似合理的逻辑结构在实际运行时会产生灾难性的回溯效率。这种“先误入歧途，再拨云见日”的教学方法，极大地锻炼了我的调试和性能分析能力。它迫使我不能仅仅满足于程序能跑起来，而是要深究为什么它会以那样的方式运行。我甚至觉得，读完这部分内容后，我对其他基于约束满足问题的语言的理解都有所加深，因为它提供了一种看待问题解空间的全新视角。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计确实很吸引人，那种深邃的蓝色调配上简洁的字体，立刻就给人一种专业、深入的感觉。初拿到手的时候，我本来期待它能像市面上很多入门书籍那样，用大量图例和轻松的口吻带领我进入Prolog的世界。然而，翻开第一页我就意识到，这本绝对不是那种“泡茶看书”的读物。它的内容组织方式非常严谨，章节间的逻辑衔接紧密得像一个精密的逻辑电路。作者似乎直接跳过了那些软性的铺垫，直奔主题，上来就是关于一阶谓词逻辑和非单调推理的探讨。对于一个刚接触Prolog不久的人来说，初期的阅读体验是相当具有挑战性的，你会感觉每读完一个小节，都需要停下来，拿出纸笔画图梳理逻辑关系。但正因为这种不妥协的深度，一旦你跟上作者的思路，你会发现自己对逻辑编程的理解不再停留在“如何写一个简单的列表处理程序”的层面，而是开始触及到更底层、更本质的计算模型。这本书真正展现了“In Depth”的含义，它要求读者投入大量的心智资源去消化每一个论证和每一个示例的深层含义。

评分☆☆☆☆☆

如果非要用一个比喻来形容这本书的价值，它就像一本深海潜水指南，而不是海滩边的日光浴指南。它为你准备了最坚固的装备，带你下潜到Prolog知识海洋的最深处，去探访那些光线难以到达的逻辑珊瑚礁。它没有提供大量的“速成技巧”或“快速解决方案”，而是花费了大量篇幅去构建一个坚实的理论地基。我尤其欣赏其中关于“如何构建领域特定语言（DSL）”的章节，作者展示了如何利用Prolog的强大表达能力来模拟自然语言的解析过程，这种方法论的迁移能力是这本书最宝贵的部分之一。它教会我的不是怎么敲代码，而是如何用逻辑的思维去建模现实世界中复杂的关系。对于那些真正想把Prolog用在人工智能研究、形式化验证或者复杂知识表示领域的专业人士来说，这本书无疑是一份沉甸甸的遗产，值得反复研读和珍藏。

评分☆☆☆☆☆