到達目標
１．情報通信のモデルと符号化の目的を理解し，説明できる。
２．符号化と冗長度の関連性を理解し，説明できる。
３．ハフマン符号化とランレングス符号化を理解し，説明できる。
４．符号長および可逆圧縮と非可逆圧縮を理解し，説明できる。
５．予測符号化と変換符号化を理解し，説明できる。
６．ディジタル画像の予測符号化と変換符号化を理解し，説明できる。
７．計算機によるデータ圧縮プログラムを作成できる。
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 |
| 到達目標
項目 1 | 情報通信のモデルと各種符号化の目的を理解し、説明できる。 | 情報通信のモデルと基本的な符号化手法が理解できる。 | 情報通信のモデルと符号化の目的を説明できない。 |
| 到達目標
項目 2, 3, 4, 5 | 種々の符号化手法の違いを理解・説明できる。 | 基本的な符号化手法の違いを理解できる。 | 基本的な符号化手法を全く理解できない。 |
| 到達目標
項目 6, 7 | ディジタル画像の予測符号化・変換符号化を理解・説明でき、要求仕様に基づくデータ圧縮プログラムを実装できる。 | ディジタル画像の予測符号化・変換符号化を理解でき、サンプルコードを見ながらデータ圧縮プログラムを作成できる。 | ディジタル画像の予測符号化・変換符号化を説明できない。 |
学科の到達目標項目との関係
本科学習目標 1
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本科学習目標 2
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創造工学プログラム B1専門(電気電子工学&情報工学)
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教育方法等
概要:
情報量やエントロピーなどの情報の取り扱いおよび，ディジタル情報処理の特徴を理解するとともに，文字・画像などの情報の符号化と情報圧縮方式を演習を通じて実践的に理解することが目的である。
授業の進め方・方法:
随時，講義内容の復習のためのレポート課題を与える。
【関連科目】電子情報工学総合演習，情報理論Ⅰ，画像情報処理
注意点:
情報理論が実社会でどのように使われているのかを演習を通じて学ぶ良い機会です。講義・演習に対する積極的な取り組みを期待します。
【評価方法・評価基準】
中間試験，期末試験を実施する。成績の評価基準として60点以上を合格とする。
中間試験（４０%），期末試験（４０%），レポート課題（２０％）
授業計画
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
| 後期 |
| 3rdQ |
| 1週 |
情報通信のモデル |
情報源のモデルついて説明できる。
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| 2週 |
符号化の目的 |
情報源符号化について説明できる。
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| 3週 |
符号化と冗長度 |
情報の冗長性に基づく符号化の目的を説明できる。
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| 4週 |
情報源符号化と通信路符号化 |
情報源符号化と通信路符号化の違いを説明できる。
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| 5週 |
符号長と可逆・非可逆圧縮 |
固定長符号化と可変長符号化の違い、および、可逆圧縮と非可逆圧縮の違いを説明できる。
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| 6週 |
テキストデータの圧縮 - ハフマン符号化，ランレングス符号化 |
テキストデータの圧縮を例に、ハフマン符号化とランレングス符号化の違いを説明できる。
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| 7週 |
計算機演習(1) - テキストデータ圧縮プログラムの作成 |
テキストデータの圧縮プログラムを作成できる。
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| 8週 |
高能率符号化の考え方 |
高能率符号化の概念と目的を説明できる。
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| 4thQ |
| 9週 |
予測符号化と変換符号化(1) |
予測符号化と変換符号化の違いを説明できる。
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| 10週 |
予測符号化と変換符号化(2) |
予測符号化と変換符号化の違いを説明できる。
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| 11週 |
ディジタル画像の予測符号化と変換符号化(1) |
ディジタル画像の圧縮を例に、予測符号化と変換符号化の違いを説明できる。
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| 12週 |
ディジタル画像の予測符号化と変換符号化(2) |
ディジタル画像の圧縮を例に、予測符号化と変換符号化の違いを説明できる。
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| 13週 |
計算機演習(2) - 2値画像のデータ圧縮プログラムの作成 |
2値画像のデータ圧縮プログラムを作成できる。
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| 14週 |
総合演習 |
情報源符号化と通信路符号化の今後について理解できる。
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| 15週 |
後期復習 |
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| 16週 |
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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 |
| 専門的能力 | 分野別の専門工学 | 情報系分野 | 情報数学・情報理論 | 離散数学に関する知識をアルゴリズムの設計、解析に利用することができる。 | 4 | |
| 情報量の概念・定義を理解し、実際に計算することができる。 | 4 | |
| 情報源のモデルと情報源符号化について説明できる。 | 4 | 後2 |
| 通信路のモデルと通信路符号化について説明できる。 | 4 | |
| その他の学習内容 | メディア情報の主要な表現形式や処理技法について説明できる。 | 3 | |
評価割合
| 試験 | 発表 | 相互評価 | 態度 | ポートフォリオ | その他 | 合計 |
| 総合評価割合 | 80 | 0 | 0 | 0 | 20 | 0 | 100 |
| 基礎的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 専門的能力 | 80 | 0 | 0 | 0 | 20 | 0 | 100 |
| 分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |