Information Theory

Course Information

College Anan College Year 2022
Course Title Information Theory
Course Code 1714402 Course Category Specialized / Compulsory
Class Format Lecture Credits Academic Credit: 2
Department Course of Information Engineering Student Grade 4th
Term Second Semester Classes per Week 2
Textbook and/or Teaching Materials 図解 情報理論入門(コロナ社)
Instructor Hirayama Motoi

Course Objectives

1. 確率論、確率過程について理解し、様々な事象の確率を計算できる。
2. 情報理論を理解し、エントロピー、相互情報量などを用いて情報量の比較ができる。
3. 統計データを数学的に解析し、特徴的な数値を求めることができる。

Rubric

理想的な到達レベルの目安標準的な到達レベルの目安最低限の到達レベル
評価項目1確率論、確率過程の計算ができ、課題解決に応用することができる。確率論、確率過程の計算ができる。確率論、確率過程の基本的な計算ができる。
評価項目2情報理論を理解し、エントロピー、相互情報量などを用いて情報量の比較ができ、課題解決に応用することができる。情報理論を理解し、エントロピー、相互情報量などを用いて情報量の比較ができる。情報理論を理解し、エントロピー、相互情報量などの計算ができる。
評価項目3通信路をモデル化し、符号化法を説明でき、課題解決に応用することができる。通信路をモデル化し、符号化法を説明できる。通信路をモデル化できる。

Assigned Department Objectives

学習・教育到達度目標 D-1 See Hide

Teaching Method

Outline:
3年生までに学んだ数学や物理の基礎知識や情報の専門分野の知識を基に、情報科学の工学的問題解決に必要な理論について演習を交えながら習得する。
Style:
基本的には教科書にそって進める。自学自習での演習を通じて理解を深めていく。
Notice:
確率論、情報理論、グラフ理論などの基礎的な理論を説明した後、演習(自学自習)を行う。

Characteristics of Class / Division in Learning

Active Learning
Aided by ICT
Applicable to Remote Class
Instructor Professionally Experienced

Course Plan

Theme Goals
2nd Semester
3rd Quarter
1st 確率論の基礎 確率の定義を説明できる。
2nd 確率論の基礎 平均、分散などの基本統計量を計算できる。
3rd 確率論の基礎 条件付き確率を計算できる。また、マルコフ過程について理解し、状態図で書き表すことができる。
4th 情報理論の基礎 情報量、情報源について説明できる。
5th 情報理論の基礎 情報源の極限分布を計算できる。
6th 情報理論の基礎 情報源のエントロピーを計算できる。
7th 情報理論の基礎 相互情報量を計算できる。
8th 【中間試験】
4th Quarter
9th 通信路の基礎 種々の通信路をモデル化できる。
10th 通信路の基礎 種々の通信路をモデル化できる。
11th 通信路の基礎 種々の通信路をモデル化できる。
12th 通信路の符号化 種々の通信路の符号化法を説明できる。
13th 通信路の符号化 種々の通信路の符号化法を説明できる。
14th 通信路の符号化 種々の通信路の符号化法を説明できる。
15th 通信路の符号化 種々の通信路の符号化法を説明できる。
16th 【答案返却】

Evaluation Method and Weight (%)

試験発表相互評価態度ポートフォリオその他Total
Subtotal70000300100
基礎的能力4000020060
専門的能力3000010040
分野横断的能力0000000