授業情報/Course information

開講学期/Course Start 2024年度/Academic Year   前期/First
開講曜限/Class period 月/Mon 7 , 月/Mon 8
授業区分/Regular or Intensive 週間授業
対象学科/Department システム理化学科数理情報システムコース
対象学年/Year 3年 , 4年
授業科目区分/Category 教育課程 システム理化学科
必修・選択/Mandatory or Elective 選択
授業方法/Lecture or Seminar 講義科目
授業科目名/Course Title 情報理論/Information Theory
単位数/Number of Credits 2
担当教員名/Lecturer 塩谷 浩之 (システム理化学科数理情報システムコース)
時間割コード/Registration Code J4144
連絡先/Contact 塩谷 浩之(教育研究 9号館 V棟 V605
電子メール shioya (at mark) mmm.muroran-it.ac.jp
※at markを@としてください 原則,メール連絡でお願いします。

)
オフィスアワー/Office hours 塩谷 浩之(水曜日 11:00-1200
)
実務経験/Work experience
更新日/Date of renewal 2024/02/27
授業のねらい
/Learning Objectives
情報理論では情報源符号化の数理的土台となる理論と符号化方式についえ学びます。本授業では,数理的知識を補強しつつ,情報源の符号化、通信路の符号化の仕組みを理解し情報の数学的扱いの基礎を理解することをねらいとています。
到達度目標
/Outcomes Measured By:
目標1 符号化の仕組みを理解し,そのしくみを論理的および数理的に説明できる。
目標2 情報量を理解し,その数理的性質を説明し具体例に適用できる。
目標3 具体的な符号化方式について理解し,符号化法を数理的に説明できる。
授業計画
/Course Schedule
第1週 情報理論の概要
第2週 数学背景(確率)
第3週 情報の表現
第4週 情報源と符号
第5週 情報源符号化定理
第6週 算術符号などの構成法
第7週 ハフマン符号の構成法
第8週 エントロピーの基本性質
第9週 エントロピーに関する不等式
第10週 情報圧縮モデル
第11週 情報圧縮と情報源符号化定理
第12週  通信路モデル
第13週 通信路と情報量
第14週 データ統計学と情報理論 
第15週 まとめと定期試験

各回の学修時間の目安は、事前・事後合わせて4時間必要です。

総授業時間数(実時間);22時間30分
参考書等
/Required Materials
情報理論(橋本 猛 著、培風館)
その他は,必要に応じて適宜資料を配布する。
成績評価方法
/Grading Guidelines
目標1に対して論理と数式に関する問題を出題し計算問題を通じて達成度を評価する。
目標2に対して論理・数式と計算関する問題を出題し達成度を評価する。
目標3に対して論理と数式に関する問題を出題し達成度を評価する。
定期試験によって評価し6割以上を合格とする。
履修上の注意
/Notices
数学系の科目の復習を必要に応じて行って履修すること
学習・教育目標との対応
/Learning and Educational Policy
学生便覧「学習目標と授業科目との関係表」参照
関連科目
/Related course
データサイエンス、確率・統計
備考
/Notes
本科目は,数理データサイエンス教育プログラムの科目における数理基礎科目群に含まれ,数理科学の基盤的な内容を学びます。
数理データサイエンス教育プログラムについては学生便覧(令和3年度~)を参照してください。
DSポイント:2ポイント
No. 回(日時)
/Time (date and time)
主題と位置付け(担当)
/Subjects and instructor's position
学習方法と内容
/Methods and contents
備考
/Notes
該当するデータはありません
Active learning 1-1
/主体的学修(反転授業,小テスト,振り返り 等)
演習問題へ取り組み、自主学習問題への取り組み
Active learning 1-2
/上記項目に係るALの度合い
15%未満
Active learning 2-1
/対話的学修(グループ学習,協働,調査体験 等)
Active learning 2-2
/上記項目に係るALの度合い
15%~50%
Active learning 3-1
/深い学修(複数科目の知識の総合化や問題解決型学修 等)
Active learning 3-2
/上記項目に係るALの度合い
15%~50%