Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
Foundations of Probabilistic Programming de Gilles Barthe

Foundations of Probabilistic Programming

Editat de Gilles Barthe, Joost-Pieter Katoen, Alexandra Silva
en Limba Engleză Hardback – 2 dec 2020

Resursele teoretice și studiile de caz prezentate în Foundations of Probabilistic Programming sunt accesibile prin platforma Cambridge Core, oferind un punct de plecare solid pentru cercetătorii care doresc să implementeze inferența statistică în procesele de decizie automatizată. Remarcăm o structură riguroasă care pornește de la întrebări fundamentale — ce calculează, de fapt, un program probabilistic? — și avansează către aplicații complexe în securitate și învățare automată. Descoperim aici o abordare tripartită a limbajelor de programare, volumul analizând implementări în tabele Excel, medii de testare și sisteme de calcul aproximativ.

Notăm cu interes modul în care această lucrare se integrează în parcursul academic al editorilor. Gilles Barthe continuă explorarea rigorii matematice începută în Formal Aspects of Security and Trust și Engineering Secure Software and Systems, însă aici mută accentul de la verificarea deterministă către modelarea incertitudinii. Dacă în lucrările anterioare accentul cădea pe sistemele critice, acest volum extinde aria către inteligența artificială.

Complementar volumului Semantics of the Probabilistic Typed Lambda Calculus, care se concentrează strict pe fundamentele matematice ale lanțurilor Markov, Foundations of Probabilistic Programming acoperă zona practică a implementărilor în securitate (analiza scurgerilor de date) și oferă o perspectivă de ansamblu asupra întregului domeniu. De asemenea, spre deosebire de Programming Languages and Systems, care este o colecție de lucrări de conferință pe teme diverse, volumul de față este un ghid coerent, ideal pentru studenții la nivel masteral, menținând un echilibru între logica matematică și nevoile ingineriei software moderne.

Citește tot Restrânge

Preț: 42209 lei

Preț vechi: 52761 lei
-20%

Puncte Express: 633

Carte disponibilă

Livrare economică 06-20 mai
Livrare express 22-28 aprilie pentru 5967 lei

 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9781108488518
ISBN-10: 110848851X
Pagini: 582
Dimensiuni: 178 x 250 x 32 mm
Greutate: 1.27 kg
Editura: Cambridge University Press
Colecția Cambridge University Press
Locul publicării:Cambridge, United Kingdom

De ce să citești această carte

Recomandăm acest volum specialiștilor în informatică și studenților care doresc să treacă de la programarea tradițională la cea probabilistică. Veți câștiga o înțelegere profundă a modului în care software-ul poate gestiona date incerte și riscuri de securitate, utilizând instrumente concrete pentru testare și analiză. Este o resursă esențială pentru a înțelege fundamentele matematice din spatele algoritmilor moderni de machine learning.

Despre autor

Editorii acestui volum sunt figuri proeminente în comunitatea științifică internațională. Gilles Barthe este recunoscut pentru contribuțiile sale în metode formale și criptografie, editând anterior lucrări de referință precum Software Engineering and Formal Methods. Joost-Pieter Katoen este un expert în verificarea modelelor și sisteme probabilistice, în timp ce Alexandra Silva se concentrează pe semantica limbajelor de programare. Împreună, aceștia reunesc în Foundations of Probabilistic Programming expertiza necesară pentru a defini standardele unui domeniu aflat la intersecția dintre statistică și inginerie software.

Descriere scurtă

What does a probabilistic program actually compute? How can one formally reason about such probabilistic programs? This valuable guide covers such elementary questions and more. It provides a state-of-the-art overview of the theoretical underpinnings of modern probabilistic programming and their applications in machine learning, security, and other domains, at a level suitable for graduate students and non-experts in the field. In addition, the book treats the connection between probabilistic programs and mathematical logic, security (what is the probability that software leaks confidential information?), and presents three programming languages for different applications: Excel tables, program testing, and approximate computing. This title is also available as Open Access on Cambridge Core.

Cuprins

1. Semantics of Probabilistic Programming: A Gentle Introduction Fredrik Dahlqvist, Alexandra Silva and Dexter Kozen; 2. Probabilistic Programs as Measures Sam Staton; 3. An Application of Computable Distributions to the Semantics of Probabilistic Programs Daniel Huang, Greg Morrisett and Bas Spitters; 4. On Probabilistic λ-Calculi Ugo Dal Lago; 5. Probabilistic Couplings from Program Logics Gilles Barthe and Justin Hsu; 6. Expected Runtime Analysis by Program Verification Benjamin Lucien Kaminski, Joost-Pieter Katoen and Christoph Matheja; 7. Termination Analysis of Probabilistic Programs with Martingales Krishnendu Chatterjee, Hongfei Fu and Petr Novotný; 8. Quantitative Analysis of Programs with Probabilities and Concentration of Measure Inequalities Sriram Sankaranarayanan; 9. The Logical Essentials of Bayesian Reasoning Bart Jacobs and Fabio Zanasi; 10. Quantitative Equational Reasoning Giorgio Bacci, Radu Mardare, Prakash Panangaden and Gordon Plotkin; 11. Probabilistic Abstract Interpretation: Sound Inference and Application to Privacy José Manuel Calderón Trilla, Michael Hicks, Stephen Magill, Piotr Mardziel and Ian Sweet; 12. Quantitative Information Flow with Monads in Haskell Jeremy Gibbons, Annabelle McIver, Carroll Morgan and Tom Schrijvers; 13. Luck: A Probabilistic Language for Testing Lampropoulos Leonidas, Benjamin C. Pierce, Li-yao Xia, Diane Gallois-Wong, Cătălin Hriţcu and John Hughes; 14. Tabular: Probabilistic Inference from the Spreadsheet Andrew D. Gordon, Claudio Russo, Marcin Szymczak, Johannes Borgström, Nicolas Rolland, Thore Graepel and Daniel Tarlow; 15. Programming Unreliable Hardware Michael Carbin and Sasa Misailovic.

Recenzii

'In our data-rich world, probabilistic programming is what allows programmers to perform statistical inference in a principled way for use in automated decision making. This rapidly growing field, which has emerged at the intersection of machine learning, statistics and programming languages, has the potential to become the driving force behind AI. But probabilistic programs can be counterintuitive and difficult to understand. This edited volume gives a comprehensive overview of the foundations of probabilistic programming, clearly elucidating the basic principles of how to design and reason about probabilistic programs, while at the same time highlighting pertinent applications and existing languages. With its breadth of topic coverage, the book will serve as an important and timely reference for researchers and practitioners.' Marta Kwiatkowska, University of Oxford

Descriere

Probabilistic Programs. Explained. Verified. Applied.