Computer Engineering Department

Information Theory (INF365)

Course Code Course Name Semester Theory Practice Lab Credit ECTS
INF365 Information Theory 6 3 0 0 3 4
Prerequisites
Admission Requirements
Language of Instruction French
Course Type Elective
Course Level Bachelor Degree
Course Instructor(s) İsmail Burak PARLAK bparlak@gsu.edu.tr (Email) Merve GÜLER KESMEZ gulermerve93@gmail.com (Email)
Assistant
Objective • The description of the models for the algorithmic reasoning of information flow,
• The study of the effects of theoretical information models on current applications,
• The reasoning of theoretical background of data structures through different scales,
• Information coding, compression, channel capacity, information flow and related studies,
consist the main concepts of the course.
Content 1.Week Algorithmic Complexity
2.Week P-NP Completeness
3.Week Information and Entropy
4.Week Relative Entropy, Mutual Information
5.Week Shannon’s Effect
6.Week Compression Theory
7.Week Compression Algorithms
8.Week Midterm
9.Week Channel Capacity
10.Week Universal Source Coding
11.Week Lempel-Ziv Coding
12.Week Network Information Theory
13.Week Information Theory Inequalities
14.Week Statistical Techniques
Course Learning Outcomes At the end of this course, the student may;
• model the information from different engineering problems.
• achieve an efficient analysis for data-information coupling
• explain algorithmic complexity and analyze the compression in information storage
• develop adaptive solutions for current and complex problems.
Teaching and Learning Methods
References 1-Elements of Information Theory, Second Edition, Thomas M. Cover, Joy A. Thomas, Wiley-Interscience, 2006
2-Computational Complexity, S. Arora, B. Barak, Cambridge University Press, 2009
Print the course contents
Theory Topics
Week Weekly Contents
1 Algorithmic Complexity
2 P-NP Completeness
3 Information and Entropy
4 Relative Entropy, Mutual Information
5 Shannon’s Effect
6 Compression Theory
7 Compression Algorithms
8 Midterm
9 Channel Capacity
10 Universal Source Coding
11 Lempel-Ziv Coding
12 Network Information Theory
13 Information Theory Inequalities
14 Statistical Techniques
Practice Topics
Week Weekly Contents
Contribution to Overall Grade
  Number Contribution
Contribution of in-term studies to overall grade 4 60
Contribution of final exam to overall grade 1 40
Toplam 5 100
In-Term Studies
  Number Contribution
Assignments 0 0
Presentation 0 0
Midterm Examinations (including preparation) 1 20
Project 1 30
Laboratory 0 0
Other Applications 0 0
Quiz 2 10
Term Paper/ Project 0 0
Portfolio Study 0 0
Reports 0 0
Learning Diary 0 0
Thesis/ Project 0 0
Seminar 0 0
Other 0 0
Toplam 4 60
No Program Learning Outcomes Contribution
1 2 3 4 5
1 Matematik, fizik ve mühendislik bilimlerine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, mühendislik problemlerinin modellenmesi ve çözümünde kullanabilme becerisi. X
2 Karmaşık bilgisayar mühendisliği problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi. X
3 Yazılımsal veya donanımsal karmaşık bir sistemi, süreci veya donanımı gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi. X
4 Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi. X
5 Analitik düşünce ile bir sistemi, sistem bileşenini ya da süreci analiz etme, modelleme, deney tasarlama ve yapma, veri toplama, çözüm algoritmaları üretebilme, uygulamaya alma ve geliştirme becerileri. X
6 Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi. X
7 Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az iki yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, yazılım ve donanım tasarımını, gerekirse teknik resim metotları kullanarak raporlayabilme, etkin sunum yapabilme becerisi. X
8 Bilgiye erişebilme ve bu amaçla kaynak araştırması yapabilme, veri tabanları ve diğer bilgi kaynaklarını kullanabilme becerisi X
9 Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; kendini sürekli yenileme becerisi. X
10 Mesleki etik ilkelerine uygun davranma, mesleki sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi. X
11 Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi. X
Activities Number Period Total Workload
Total Workload 0
Total Workload / 25 0,00
Credits ECTS 0
Scroll to Top