到達目標
(1)ベイズの定理を理解し、確率計算に利用することができる
(2) 情報量とエントロピーの関係が理解できる
(3) 符号化や暗号化の仕組みが理解できる
ルーブリック
| 理想的な到達レベルの目安(優) | 標準的な到達レベルの目安(良) | 最低限の到達レベルの目安(可) | 未到達レベルの目安(不可) |
評価項目1 | ベイズの定理を理解し、確率計算に利用することができる | ベイズの定理を理解し、基礎的な確率計算に利用することができる | ベイズの定理を理解し、基礎的な確率計算に部分的に利用することができる | ベイズの定理を理解することができない |
評価項目2 | 情報量とエントロピーの関係が理解できる | 情報量とエントロピーの関係の基礎が理解できる | 情報量とエントロピーの関係の基礎が部分的に理解できる | 情報量とエントロピーの関係が理解できない |
評価項目3 | 符号化や暗号化の仕組みが理解できる | 基礎的な符号化や暗号化の仕組みが理解できる | 基礎的な符号化や暗号化の仕組みが部分的に理解できる | 符号化や暗号化の仕組みが理解できない |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
この授業で学習するベイズの定理や情報量、エントロピー、符号化、暗号化などの理論は、コンピュータを利用する上で欠かすことのできない重要な知識です。しっかり身に付けて下さい。
授業の進め方・方法:
学修単位科目のため、事前・事後学習としてレポート課題を課す。
コンピュータ科学の基礎となる情報理論について学習し、情報量、情報源、通信路、雑音、符号化、暗号技術について理解する。
注意点:
授業の属性・履修上の区分
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 |
概要説明 確率論の基礎 |
情報理論の概要を理解する 確率論の基礎を理解する
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2週 |
エントロピー シャノンの基本不等式 |
エントロピーの概念を理解する シャノンの基本不等式を理解する
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3週 |
相互情報量 エントロピー関数 |
相互情報量を理解する エントロピー関数を理解する
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4週 |
遷移確率行列 中間試験 |
遷移確率行列を理解する
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5週 |
通信路のモデル 通信路のモデル |
通信路のモデルを理解する 通信路のモデルを理解する
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6週 |
符号化の基礎 高効率な符号化 |
符号化の基礎を理解する 高効率な符号化を理解する
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7週 |
誤り検出・訂正 誤り訂正が可能な符号化 |
誤り検出・訂正を理解する 誤り訂正が可能な符号化を理解する
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8週 |
期末試験 試験返却・解説、まとめ |
これまでの内容を理解する
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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 |
評価割合
| 中間試験 | 期末試験 | 合計 |
総合評価割合 | 50 | 50 | 100 |
知識の基本的な理解 【知識・記憶、理解レベル】 | 50 | 50 | 100 |