到達目標
1．事象の平均情報量を計算することができる。
2．情報源符号化手法を理解し，簡単な情報源において符号化を行うことができる。
3．通信路符号化手法を理解し，簡単な通信路において符号化および復号化ができる。
ルーブリック
| 理想的な到達レベルの目安 | 標準的な到達レベルの目安 | 未到達レベルの目安 |
| 評価項目1(A-2，D-1,D-2) | 平均情報量，結合情報量および相互情報量の計算し，その導出過程を説明することができる。 | 簡単な事象の平均情報量を計算することができる。 | 簡単な事象の平均情報量を計算できない。 |
| 評価項目2(A-2，D-1,D-2) | 情報源符号化手法を理解し，拡大情報源において符号化を行うことができる。 | 情報源符号化手法を理解し，簡単な情報源において符号化を行うことができる。 | 情報源符号化手法を用いて符号化を行うことができない。 |
| 評価項目3(A-2，D-1,D-2) | 通信路符号化手法を理解し，それを利用した符号化および復号化を行うことができる。 | 通信路符号化手法を説明することができ，簡単な符号化および復号化ができる。 | 通信路符号化手法を説明することができない。 |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
情報通信やデータ圧縮，さらには現在の社会基盤を支える暗号化技術など情報理論の適用範囲は広い。その基礎理論の修得には確率論および整数論の基礎をよく理解している必要がある。そのため，本科目ではそれらに用いる数学的な基礎について振り返る。その後，情報エントロピーがあらわす意味とその計算方法について学び，符号化および復号化に関する定理やその方法を学ぶ。
授業の進め方・方法:
単に定理や手法の説明に留まらず，各自に演習問題を解いてもらい，知識の定着を目指す。
注意点:
・教育プログラムの学習・教育到達目標の各項目の割合は，A-2(20%)，D-1(40%)，D-2(40%)とする。
・総時間数90時間（自学自習60時間）
・自学自習時間(60時間)は，日常の授業(30時間)に対する予習復習，レポート課題の課題作成時間，試験のための学習時間を総合したものとする。
・評価については，合計点数が60点以上で単位修得となる。その場合，各到達目標項目の到達レベルが標準以上であること，教育プログラムの学習・教育到達目標の各項目をみたしたことが認められる。
・授業に出席するだけではなく，授業，教科書や参考書で扱っている演習問題等を積極的に自分の力で解くようにすること。
・単に計算方法を覚えるだけでなく，導出された値がなにを意味しているか深く考察する姿勢が必要である。
授業計画
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
| 前期 |
| 1stQ |
| 1週 |
確率論の基礎 |
確率の公理を説明できる。簡単な確率の計算ができる。確率における加法定理および乗法定理が説明できる。条件付き確率を計算することができる。
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| 2週 |
ベイズの定理 |
ベイズの定理が説明できる。
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| 3週 |
確率変数 |
簡単な期待値の計算ができる。分散と標準偏差の意味が説明できる。
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| 4週 |
情報量とエントロピー |
自己情報量と平均情報量の意味を説明することができる。
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| 5週 |
結合エントロピーと条件付きエントロピー |
結合エントロピーと条件付きエントロピーの意味を説明することができる。
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| 6週 |
相互情報量 |
相互情報量情報量とエントロピーの意味を説明することができる。
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| 7週 |
情報源のモデル |
主な情報源のモデルについて説明できる。
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| 8週 |
中間試験 |
学んだ知識の確認ができる。
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| 2ndQ |
| 9週 |
通信路のモデルと通信路容量 |
主な通信路のモデルについて説明できる。また，その通信路容量の計算ができる。
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| 10週 |
符号化の基礎知識 |
クラフトの不等式が説明できる。符号化の評価方法が説明できる。
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| 11週 |
高効率の符号化 1 |
シャノン・ファイの符号化法が説明できる。ハフマンの符号化法が説明できる。
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| 12週 |
高効率の符号化 2 |
n元のハフマン符号の符号化法が説明できる。拡大情報源における符号化法が説明できる。情報源符号化定理が説明できる。
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| 13週 |
誤り検出と訂正 |
通信路符号化定理が説明できる。ハミング距離の計算ができる。あやめ理検出/訂正の原理が説明できる。
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| 14週 |
通信路の符号化手法 |
長方形符号が説明できる。三角形符号が説明できる。ハミング符号が説明できる。符号の多項式表現が説明できる。巡回符号が説明できる。
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| 15週 |
期末試験 |
学んだ知識の確認ができる。
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| 16週 |
試験答案返却と解説 |
学んだ知識の再確認と修正ができる。
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モデルコアカリキュラムの学習内容と到達目標
| 分類 | 分野 | 学習内容 | 学習内容の到達目標 | 到達レベル | 授業週 |
| 基礎的能力 | 数学 | 数学 | 数学 | いろいろな確率を求めることができる。余事象の確率、確率の加法定理、排反事象の確率を理解している。 | 3 | |
| 条件付き確率を求めることができる。確率の乗法定理、独立事象の確率を理解している。 | 3 | |
| 1次元および2次元のデータを整理して、平均・分散・標準偏差・相関係数・回帰曲線を求めることができる。 | 3 | |
評価割合
| 試験 | レポート | 合計 |
| 総合評価割合 | 60 | 40 | 100 |
| 基礎的能力 | 50 | 35 | 85 |
| 専門的能力 | 10 | 5 | 15 |
| 分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 |