到達目標
近年、非常に身近な存在となったデータ圧縮や誤り検出・訂正などの符号化技術の理解を通して、情報理論に関する基礎知識を習得する。
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 |
| 情報量の概念やその定義 | 情報量の概念や定義を理解し、計算できる。 | 情報量の概念や定義を理解できる。
| 情報量の概念や定義を理解できない。
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| 情報源のモデルと情報源符号化
| 情報源符号化の問題を解くことができる。
| 情報源符号化の仕組みを理解できる。
| 情報源符号化の仕組みを理解できない。 |
| 通信路のモデルと通信路符号化 | 通信路符号化の問題を解くことができる。 | 通信路符号化の仕組みを理解できる。 | 通信路符号化の仕組みを理解できない。 |
学科の到達目標項目との関係
専門 A1
説明
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専門 E2
説明
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教育方法等
概要:
近年、非常に身近な存在となったデータ圧縮や誤り検出・訂正などの符号化技術の理解を通して、情報理論に関する基礎知識を習得する。２回の定期試験の得点、および課題の完成度と提出状況に基づいて、総合的に評価する。
授業の進め方・方法:
座学が中心であり、年２回のレポート提出を課す。また、理論の習得だけに偏らないよう、身近な利用例を紹介したり、練習問題を取り入れる。
注意点:
なし
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 |
ガイダンス、情報理論とその役割 |
情報理論の役割を理解できる。
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| 2週 |
情報化の役割、情報量と確率との対応 |
高能率化と高信頼化の意味が分かる。情報量の性質が理解できる。
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| 3週 |
自己情報量、平均情報量（エントロピー）
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自己情報量を算出できる。エントロピーを算出できる。
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| 4週 |
エントロピーの性質、符号の条件と性質 |
最大エントロピーの意味が分かる。符号の3条件が理解できる。
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| 5週 |
符号の木、平均符号長 |
符号の木の仕組みが理解できる。平均符号長を算出できる。
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| 6週 |
ハフマン符号化、ハフマンブロック符号化 |
ハフマン符号化を使用できる。ハフマンブロック符号化が分かる。
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| 7週 |
ファックスのデータ圧縮（ランレングス法）、テキストのデータ圧縮（スライド辞書法） |
ランレングス法で圧縮できる。スライド辞書法で圧縮できる。
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| 8週 |
中間試験 |
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| 2ndQ |
| 9週 |
テキストのデータ圧縮（動的辞書法）、誤りの発生と制御 |
動的辞書法で圧縮できる。再送要求と誤り訂正の違いが分かる。
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| 10週 |
誤り検出・訂正の原理、ハミング距離 |
冗長度と誤り訂正の関係が分かる。ハミング距離を算出できる。
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| 11週 |
結合確率と条件付き確率、通信路の確率モデル |
左記２確率の仕組みが理解できる。上記２確率を使用できる。
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| 12週 |
パリティ検査符号、ハミング符号 |
パリティ検査符号の仕組みが分かる。パリティ検査符号を使用できる。
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| 13週 |
符号化・復号化の論理回路、巡回符号と符号多項式
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エラーテーブルを作成できる。誤り訂正回路を作成できる。
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| 14週 |
巡回符号と符号多項式、CRC符号の誤り検出 |
送信多項式を作成できる。エラーテーブルを作成できる。
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| 15週 |
CRC符号の誤り検出 |
誤り訂正の仕組みが理解できる。バースト誤りを検出できる。
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| 16週 |
期末試験 |
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評価割合
| 試験 | レポート | 相互評価 | 態度 | ポートフォリオ | その他 | 合計 |
| 総合評価割合 | 70 | 30 | 0 | 0 | 0 | 0 | 100 |
| 基礎的能力 | 70 | 30 | 0 | 0 | 0 | 0 | 100 |
| 専門的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |