Prolog編程 教學課程

上門編程教學課程內容

課程簡介

Prolog（Programming in Logic）是人工智慧與知識工程領域的經典程式語言，以邏輯推理與模式匹配為核心，廣泛應用於AI對話系統、專家系統、語意資料庫與自動推論模型。
本課程以三小時引導學員了解「邏輯式思考」與「事實與規則推理」的本質，從人類思維出發理解Prolog在AI中的應用角色。
課程強調結構化思考與邏輯化知識表示，適合完全沒有Prolog經驗、但對人工智慧基礎邏輯或AI Agents有興趣的學員。

課程時長

共三小時（180分鐘）

教學對象

• 對人工智慧與知識推理有興趣的初學者

• 資訊工程、數理邏輯、哲學或語言學背景學生

• 想了解AI「推理引擎」如何工作的開發者

• 想建立邏輯程式設計思維的學員

教學目標

• 理解Prolog的設計原理與在AI中的定位

• 掌握邏輯程式設計的思維方式

• 知道如何用事實（Facts）與規則（Rules）進行推理構建

• 了解Prolog在AI與自然語言處理的應用模式

課程大綱

第一部分：邏輯程式設計的誕生（約40分鐘）

• Prolog的起源與人工智慧的歷史連結

• 為何稱作「邏輯程式語言」：與傳統命令式程式的差異

• AI思維與邏輯推理：從數據到知識

• Prolog的三大設計核心：

  • 事實（Fact）

  • 規則（Rule）

  • 查詢（Query）

• 現代應用：Prolog如何支援專家系統與推理模型

第二部分：理性推論與邏輯思維（約50分鐘）

• 邏輯推理的概念：蕴含（Implication）、條件與結論

• 自然語言與邏輯語言的轉換思維

• 資料知識化與知識庫（Knowledge Base）的架構觀念

• 模式匹配（Pattern Matching）與AI決策基礎

• 小組練習：以真實問題設計「事實與規則」邏輯樹

第三部分：Prolog的應用範例與人工智慧實務（約60分鐘）

• AI 推理實例講解

  • 專家系統（Expert System）推論邏輯

  • 智慧問答與對話引擎思維

  • 知識檢索與語意關聯分析邏輯

• 資料關聯與知識推導流程

• 如何用邏輯思維取代傳統演算法式編程

• 案例分析：以「醫學診斷」與「語意判斷」作為思考模型

第四部分：Prolog的未來與學習延伸（約30分鐘）

• Prolog在知識表示、AI Agents與語意網（Semantic Web）中的延伸

• 與Python、LISP、RDF的協同應用思維

• 現代推理框架與AI工具（SWI-Prolog、AI Logic Engines等概念介紹）

• 學習延伸建議：從初階推理到專家系統開發

• Q&A與邏輯思考挑戰訓練

教學成果

完成課程後，學員將能：

• 理解Prolog的核心邏輯與推理機制

• 掌握邏輯式程式設計（Logic Programming）的思維模式

• 以結構化方式建立事實與規則的知識關聯

• 理解AI推理系統如何從資料生成結論

• 為進一步探究AI邏輯引擎、自然語言處理與專家系統設計奠定基礎