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専門教育課程 情報工学科
| 授業科目区分 |
科目名 |
単位数 |
科目コード |
開講時期 |
履修方法 |
専門教育課程
専門科目
専門 |
情報と符号の理論
Information and coding theory
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2 |
E518-01 |
2024年度
５期（前学期）
|
修学規程第4条を参照 |
| 授業科目の学習・教育目標 |
| キーワード |
学習・教育目標 |
| 1.情報量
2.エントロピー
3.情報源
4.通信路
5.誤り訂正符号
|
近年の通信やコンピュータ・ネットワークの発展は目覚しく、ますます多くの情報を扱う
ようになっている。その発展の基礎を与えた情報理論および符号理論を学ぶ。初めに情報を
量としてどう表すか、及び、そこで必要な確率の概念を学ぶ。次に情報源及びその効率的符
号化方法を学ぶ。最後に通信路で生じた誤りを訂正するための誤り訂正符号を学ぶ。 |
| 授業の概要および学習上の助言 |
| 情報理論は情報を量として表し、情報源の持っている情報を効率的に符号化する事を可能にする。また、この符号を伝送した
時、通信路で生じる誤りを訂正する技術である符号理論を学ぶ。これらを理解するために以下の項目を順に学ぶ。
１．情報量の定義とエントロピー
２．情報源とは何か
３．情報源のエントロピー
４．情報源符号化
５．通信路符号化
６．誤り訂正符号 |
| 教科書および参考書・リザーブドブック |
| 教科書：わかりやすい ディジタル情報理論(改訂2版)[オーム社]
参考書：指定なし
ﾘｻﾞｰﾌﾞﾄﾞﾌﾞｯｸ：指定なし |
| 履修に必要な予備知識や技能 |
| 「確率と統計」で学んだ確率の計算方法が要求されるので忘れた場合は事前に復習しておくこと．また対数計算が必要なので
忘れた場合は復習しておくこと． |
| 学生が達成すべき行動目標 |
| No. |
学科教育目標
（記号表記） |
|
| ① |
D,M |
情報量、エントロピー、情報源、符号化などのキーワードについて説明できるようになる。 |
| ② |
D,M |
情報源符号化定理を理解し具体的に説明できるようになる。 |
| ③ |
D,M |
情報源符号化法のシャノン・ファノ符号を具体例に当てはめて符号を示す事ができる。 |
| ④ |
D,M |
情報源符号化法のハフマン符号を具体例に当てはめて符号を示す事ができる。 |
| ⑤ |
D,M |
パリティ検査方式の誤り訂正について説明できる。 |
| ⑥ |
|
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| 達成度評価 |
|
|
評価方法 |
| 総合評価割合 |
40 |
60 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
100 |
| 指標と評価割合 |
総合評価割合 |
40 |
60 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
100 |
| 総合力指標 |
15 |
20 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
35 |
| 15 |
15 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
30 |
| 0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
| 5 |
15 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
20 |
| 5 |
10 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
15 |
| 評価の要点 |
| 評価方法 |
行動目標 |
評価の実施方法と注意点 |
| 試験 |
① |
レ |
授業明細書に記載した範囲で試験を実施する．実施時期については授業で説明する． |
| ② |
レ |
| ③ |
レ |
| ④ |
レ |
| ⑤ |
レ |
| ⑥ |
|
クイズ
小テスト |
① |
レ |
授業明細書に記載した範囲で小テストを実施する．実施時期については授業で説明する． |
| ② |
レ |
| ③ |
レ |
| ④ |
レ |
| ⑤ |
レ |
| ⑥ |
|
| レポート |
① |
|
|
| ② |
|
| ③ |
|
| ④ |
|
| ⑤ |
|
| ⑥ |
|
成果発表
(口頭・実技) |
① |
|
|
| ② |
|
| ③ |
|
| ④ |
|
| ⑤ |
|
| ⑥ |
|
| 作品 |
① |
|
|
| ② |
|
| ③ |
|
| ④ |
|
| ⑤ |
|
| ⑥ |
|
| ポートフォリオ |
① |
|
|
| ② |
|
| ③ |
|
| ④ |
|
| ⑤ |
|
| ⑥ |
|
| その他 |
① |
|
|
| ② |
|
| ③ |
|
| ④ |
|
| ⑤ |
|
| ⑥ |
|
| 具体的な達成の目安 |
| 理想的な達成レベルの目安 |
標準的な達成レベルの目安 |
| 確率事象のエントロピーを求める事ができる。更に、情報源符
号化について理解しており、文献を見ないでシャノン・ファノ
の符号化及びハフマン符号化ができる。また、誤り訂正の原理
を知っていて、与えられたデータの誤りを訂正する手順が説明
できる。 |
文献を参考にすれば確率事象のエントロピーを求める事ができ
る。また,情報源符号化について理解しており、シャノン・フ
ァノ符号化かハフマン符号化の手順の概略が説明できる。更に
パリティ検査による誤り訂正の原理を理解している。 |
| 授業明細 |
| 回数 |
学習内容 |
授業の運営方法 |
学習課題 予習・復習 |
時間：分※ |
| 1週 |
シラバスの説明，講義の進め方，確率の基礎 |
講義と質疑，自己点検 |
１週の講義内容の予習・復習 |
30 |
| 2週 |
情報量，エントロピー |
講義と質疑，自己点検 |
２週の講義内容の予習・復習 |
90 |
| 3週 |
相互情報量 |
講義と質疑，自己点検 |
３週の講義内容の予習・復習 |
90 |
| 4週 |
ダイバージェンス |
講義と質疑，自己点検， |
４週の講義内容の予習・復習 |
90 |
| 5週 |
情報源 |
講義と質疑，自己点検 |
５週の講義内容の予習・復習 |
90 |
| 6週 |
通信路 |
講義と質疑，自己点検， |
６週の講義内容の予習・復習 |
90 |
| 7週 |
中間振り返り |
今までのまとめと質疑，自己
点検 |
７週の講義内容の予習・復習 |
90 |
| 8週 |
情報源符号化 |
講義と質疑，自己点検 |
８週の講義内容の予習・復習 |
90 |
| 9週 |
情報源符号化定理 |
講義と質疑，自己点検 |
９週の講義内容の予習・復習 |
90 |
| 10週 |
シャノン・ファノ符号，ハフマン符号 |
講義と質疑，自己点検 |
１０週の講義内容の予習・復習 |
90 |
| 11週 |
誤り訂正符号 |
講義と質疑，自己点検 |
11週の講義内容の予習・復習 |
90 |
| 12週 |
ハミング符号 |
講義と質疑，自己点検 |
12週の講義内容の予習・復習 |
90 |
| 13週 |
線形符号 |
講義と質疑，自己点検 |
１３週の講義内容の予習・復習 |
90 |
| 14週 |
巡回符号 |
講義と質疑、自己点検 |
１４週の講義内容の予習・復習 |
90 |
| 15週 |
授業振り返り，自己点検 |
成績等の確認と自己評価
アンケート |
試験の自己採点を行っておく。
弱点の発見と克服 |
30 |
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一般に、授業あるいは課外での学習では：「知識などを取り込む」→「知識などをいろいろな角度から、場合によってはチーム活動として、考え、推論し、創造する」→「修得した内容を表現、発表、伝達する」→「総合的に評価を受ける、ＧｏｏｄＷｏｒｋ！」：のようなプロセス（一部あるいは全体）を繰り返し行いながら、応用力のある知識やスキルを身につけていくことが重要です。このような学習プロセスを大事に行動してください。
※学習課題の時間欄には、指定された学習課題に要する標準的な時間を記載してあります。日々の自学自習時間全体としては、各授業に応じた時間（例えば2単位科目の場合、予習2時間・復習2時間／週）を取るよう努めてください。詳しくは教員の指導に従って下さい。