Course Objectives
１．情報量，エントロピーの意味を理解し，計算が容易にできること
２．シャノンの符号化，ハフマンの符号化について理解する
３．情報源の拡大方法を理解する
４．各種圧縮に関する符号化法を理解する
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 | 未到達レベルの目安 |
| 評価項目1 | 情報量の応用計算ができる。 | 情報量の計算ができる。 | 情報量の計算ができない。 |
| 評価項目2 | 各種情報量の応用計算ができる。 | 各種情報量の計算ができる。 | 各種情報量の計算ができない。 |
| 評価項目3 | 各種符号化の応用ができる。 | 各種符号化ができる。 | 各種符号化ができない。 |
Assigned Department Objectives
Teaching Method
Outline:
情報理論は情報工学の一分野であり，情報・通信を数学的に論じる教科である。講義では確率論，情報量と符号化法について学ぶ。
Style:
講義および演習を基本とする。適宜，小テストや演習を実施し，課題を課す。
Notice:
質問事項や理解の出来ない点があれば，適宜指導教員に質問し，講義内容を完全に理解すること。
わからないところを残すことの無いようにすること。
Characteristics of Class / Division in Learning
Course Plan
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Theme |
Goals |
| 1st Semester |
| 1st Quarter |
| 1st |
授業概要
確率の基礎 |
情報理論の概要
集合，試行，確率，平均，条件付確率
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| 2nd |
情報源符号化 |
情報源のモデル，情報量
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| 3rd |
情報源符号化 |
エントロピー
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| 4th |
情報源符号化 |
情報源符号化・平均符号長
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| 5th |
情報源符号 |
シャノンの符号化定理
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| 6th |
情報源符号 |
ランレングス符号
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| 7th |
中間試験 |
中間試験
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| 8th |
答案返却・解答説明 |
答案返却・解答説明
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| 2nd Quarter |
| 9th |
情報源符号 |
ランレングス・ハフマン符号
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| 10th |
情報源符号 |
算術符号
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| 11th |
情報源符号 |
ZL符号
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| 12th |
各種情報量 |
結合エントロピー
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| 13th |
各種情報量 |
条件付きエントロピー
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| 14th |
各種情報量 |
相互情報量
マルコフ情報源のエントロピー
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| 15th |
答案返却・解答説明 |
答案返却・解答説明
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| 16th |
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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 |
| Subtotal | 70 | 0 | 0 | 0 | 30 | 0 | 100 |
| 基礎的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 専門的能力 | 70 | 0 | 0 | 0 | 30 | 0 | 100 |
| 分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |