Bilgisayar Mühendisliği Lisans Programı

Bilgi Teorisi(INF365)

Ders Kodu Dersin Adı Yarıyıl Teori Uygulama Lab Kredisi AKTS
INF365 Bilgi Teorisi 6 3 0 0 3 4
Ön Koşul
Derse Kabul Koşulları
Dersin Dili Fransızca
Türü Seçmeli
Dersin Düzeyi Lisans
Dersi Veren(ler) İsmail Burak PARLAK bparlak@gsu.edu.tr (e-mail)
Dersin Yardımcıları
Dersin Amacı • Bilgi akışının algoritma çözümlenmesine yönelik modellerin açıklanması,
• Teorik bilgi modellerinin güncel uygulamalara olan etkilerinin incelenmesi,
• Veri yapılarının teorik altyapısının farklı ölçeklere göre açıklanması,
• Sıkıştırma, kodlama ve kapasite gösterimlerinin bilgi-veri ilişkisi açısından incelenmesi,
dersin esaslarını oluşturmaktadır.
İçerik 1.Hafta: Algoritma Karmaşıklığı
2.Hafta P-NP ilişkisi
3.Hafta Bilgi ve Entropi
4.Hafta Göreceli Entropi, Karşılıklı Bilgi
5.Hafta Shannon Etkisi
6.Hafta Sıkıştırma Teorisi
7.Hafta Sıkıştırma Algoritmaları
8.Hafta Vize Haftası
9.Hafta Kanal Kapasitesi
10.Hafta Evrensel Kaynak Kodlama
11.Hafta Lempel-Ziv Kodlama
12.Hafta Ağ Bilgi Teorisi
13.Hafta Bilgi Teorisi Eşitsizlikleri
14.Hafta İstatistiksel Yöntemler
Dersin Öğrenme Çıktıları Bu dersin sonucunda öğrenci;
• Farklı mühendislik uygulamalarındaki bilgileri modelleyebilir.
• Bilgilerin veriye dönüştürülmesinde etkili gösterimlerle analiz yapabilir
• Bilgi saklanmasında ve incelenmesinde sıkıştırma ve algoritmik karmaşıklığı açıklayabilir.
• Güncel ve karmaşık problemlerin çözümünde farklı yaklaşımlar geliştirebilir.
Öğretim Yöntemleri
Kaynaklar 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
Ders İçeriğini Yazdır
Teori Konu Başlıkları
Hafta Konu Başlıkları
1 Algoritma Karmaşıklığı
2 P-NP ilişkisi
3 Bilgi ve Entropi
4 Göreceli Entropi, Karşılıklı Bilgi
5 Shannon Etkisi
6 Sıkıştırma Teorisi
7 Sıkıştırma Algoritmaları
8 Vize
9 Kanal Kapasitesi
10 Evrensel Kaynak Kodlama
11 Lempel-Ziv Kodlama
12 Ağ Bilgi Teorisi
13 Bilgi Teorisi Eşitsizlikleri
14 İstatistiksel Yöntemler
Uygulama Konu Başlıkları
Hafta Konu Başlıkları
Başarı Notuna Etki Oranları
  Sayı Katkı Payı
Yarıyıl içi çalışmaların başarı notuna katkısı 4 60
Yarıyıl sonu çalışmaların başarı notuna katkısı 1 40
Toplam 5 100
Yarıyıl İçi Çalışmaları
  Sayı Katkı Payı
Ödevler 0 0
Sunum 0 0
Arasınavlar (Hazırlık Süresi Dahil) 1 20
Proje 1 30
Laboratuar 0 0
Diğer Uygulamalar 0 0
Kısa Sınavlar 2 10
Dönem Ödevi / Projesi 0 0
Portfolyo Çalışmaları 0 0
Raporlar 0 0
Öğrenme Günlükleri 0 0
Bitirme Tezi/Projesi 0 0
Seminer 0 0
Diğer 0 0
Toplam 4 60
Numara Program Yeterlilikleri Puan
1 2 3 4 5
1 Matematik, fizik ve mühendislik bilimleri konularında yeterli bilgi birikimi, X
2 Temel bilimleri Bilgisayar Mühendisliği alanında kullanabilme becerisi, X
3 Bilgiye erişebilme ve bu amaçla kaynak araştırması yapabilme, veri tabanları ve diğer bilgi kaynaklarını kullanabilme becerisi, X
4 Analitik düşünce ile bir sistemi, sistem bileşenini ya da süreci analiz etme, modelleme, çözüm algoritmaları üretebilme, uygulamaya alma ve geliştirme becerileri, X
5 Bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde seçme, kullanma, yeni gelişen teknolojilere adaptasyon becerisi, X
6 Disiplinlerarası takımlar içinde çalışma becerisi, X
7 Fransızca ve İngilizce olmak üzere en az iki yabancı dil bilgisi, X
8 Girişimcilik ve yenilikçilik hakkında farkındalık, X
9 Yetki alabilme ve gereğini yerine getirebilme, X
10 İş hukuku ve etik konularında bilgi, X
11 Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; kendini sürekli yenileme becerisi. X
Etkinlikler Sayı Süre Toplam İş Yükü
Ders Süresi 0 0 0
Sınıf Dışı Çalışma Süresi 0 0 0
Ödevler 0 0 0
Sunum 0 0 0
Arasınavlar (Hazırlık Süresi Dahil) 0 0 0
Proje 0 0 0
Laboratuar 0 0 0
Diğer Uygulamalar 0 0 0
Yarıyıl Sonu Sınavı (Hazırlık Süresi Dahil) 0 0 0
Kısa Sınavlar 0 0 0
Dönem Ödevi / Projesi 0 0 0
Portfolyo Çalışmaları 0 0 0
Raporlar 0 0 0
Öğrenme Günlükleri 0 0 0
Bitirme Tezi/Projesi 0 0 0
Seminer 0 0 0
Diğer 0 0 0
Toplam İş Yükü 0
Toplam İş Yükü / 25 0,00
Dersin AKTS Kredisi 0
Scroll to Top