Теория информации и кодирования

Латкин Иван Васильевич

*InstructorProfile(zh-CN)*

内容描述: Дисциплина является одной из основных профилирующих дисциплин и включает изучение следующих вопросов: Понятие информации, энтропии. Сжатие информации. Дискретные каналы и их свойства. Скорость передачи информации в канале. Пропускная способность канала. Прямая теорема кодирования Шеннона для канала без памяти. Обращение теоремы кодирования Шеннона. Помехоустойчивого кодирования.

贷款数: 6

Пререквизиты:

  • Информационно-коммуникационные технологии

*СomplexityDiscipline(zh-CN)*:

*TypesOfClasses(zh-CN)* *hours(zh-CN)*
*Lectures(zh-CN)* 30
*PracticalWork(zh-CN)* 30
*LaboratoryWork(zh-CN)*
*srop(zh-CN)* 30
*sro(zh-CN)* 90
*FormOfFinalControl(zh-CN)* экзамен
*FinalAssessment(zh-CN)*

零件: Компонент по выбору

循环次数: Профилирующие дисциплины

Цель
  • В курсе изучаются основные модели дискретных источников информации и дискретных каналов, определяется понятие энтропии, рассматриваются основные теоремы для дискретных источников и каналов, изучаются вопросы сжатия информации, рассматриваются основные помехоустойчивые коды
Задача
  • ознакомление студентов с основными процессами, происходящими при преобразовании сообщений в сигнал и их передаче по каналам и линиям связи
  • освоение студентами общих вопросов построения систем сбора, передачи и обработки информации
Результат обучения: знание и понимание
  • студент должен знать и понимать как измеряется информация, законы изменения количества информации при ее преобразовании, какие средства существуют для борьбы с помехами, как устроены алгоритмы сжатия информации
  • основные фазы и принципы его применения при разработке вычислительной техники и программного обеспечения
Результат обучения: применение знаний и пониманий
  • студент должен уметь ориентироваться в вопросах эффективности выбранного способа кодирования
  • применять основные модели и средства передачи информации для оптимизации современных компьютерных систем
Результат обучения: формирование суждений
  • студент должен рассуждать о знаниях о свойствах энтропии, знать определения эргодического источника, канала, уметь доказывать основные теоремы кодирования для дискретных источников и каналов, знать строение основных помехоустойчивых кодов, знать оценки предельного сжатия информации
Результат обучения: коммуникативные способности
  • развитие и совершенствование коммуникативных способностей студентов
  • развитие навыков участия в конструктивном диалоге о роли и значимости систем искусственного интеллекта в современном мире, различных направлениях в системах искусственного интеллекта
Результат обучения: навыки обучения или способности к учебе
  • формирование умений в области систем искусственного интеллекта для реализации задач кодирования информации
  • выработка навыков применения методов кодирования информации
  • способность содействовать, в рамках академических и профессиональных контекстов, технологическому, социальному или культурному развитию в интересах формирования общества, основанного на знаниях
*TeachingMethods(zh-CN)*

лекции и онлайн-лекции, лабораторные занятия с применением слайдов и других средств мультимедиа.

*AssessmentKnowledge(zh-CN)*

Преподаватель проводит все виды работ текущего контроля и выводит соответствующую оценку текущей успеваемости обучающихся два раза в академический период. По результатам текущего контроля формируется рейтинг 1 и 2. Учебные достижения обучающегося оцениваются по 100-балльной шкале, итоговая оценка Р1 и Р2 выводится как средняя арифметическая из оценок текущей успеваемости. Оценка работы обучающегося в академическом периоде осуществляется преподавателем в соответствии с графиком сдачи заданий по дисциплине. Система контроля может сочетать письменные и устные, групповые и индивидуальные формы.

*Period2(zh-CN)* *TypeOfTask(zh-CN)* *Total(zh-CN)*
1  *Rating(zh-CN)* Индивидуальное домашнее задание №1 0-100
Индивидуальное домашнее задание №2
Индивидуальное домашнее задание №3
2  *Rating(zh-CN)* Индивидуальное домашнее задание №4 0-100
Индивидуальное домашнее задание №5
Индивидуальное домашнее задание №6
*TotalControl(zh-CN)* экзамен 0-100
*PolicyAssignmentTask(zh-CN)*
*TypeOfTask(zh-CN)* 90-100 70-89 50-69 0-49
Excellent *Grade4(zh-CN)* *Grade3(zh-CN)* *Grade2(zh-CN)*
*EvaluationForm(zh-CN)*

Итоговая оценка знаний обучающего по дисциплине осуществляется по 100 балльной системе и включает:

  • 40% результата, полученного на экзамене;
  • 60% результатов текущей успеваемости.

Формула подсчета итоговой оценки:

И= 0,6 Р1+Р2 +0,4Э
2

 

где, Р1, Р2 – цифровые эквиваленты оценок первого, второго рейтингов соответственно; Э – цифровой эквивалент оценки на экзамене.

Итоговая буквенная оценка и ее цифровой эквивалент в баллах:

Буквенная система оценки учебных достижений обучающихся, соответствующая цифровому эквиваленту по четырехбалльной системе:

Оценка по буквенной системе Цифровой эквивалент Баллы (%-ное содержание) Оценка по традиционной системе
A 4.0 95-100 Отлично
A- 3.67 90-94
B+ 3.33 85-89 Хорошо
B 3.0 80-84
B- 2.67 75-79
C+ 2.33 70-74
C 2.0 65-69 Удовлетворительно
C- 1.67 60-64
D+ 1.33 55-59
D 1.0 50-54
FX 0.5 25-49 Неудовлетворительно
F 0 0-24
Темы лекционных занятий
  • Понятие информации, энтропии
  • Системы связи. Дискретные источники
  • Взаимная информация и её свойства
  • Задача кодирования дискретного источника кодами равной длины
  • Понятие скорости кодирования
  • Прямая и обратная теоремы кодирования Шеннона дискретного источника кодами равной длины
  • Задача кодирования дискретного источника кодами неравной длины
  • Разрешимость задачи определения однозначной дешифрируемости
  • Алгоритмы построения оптимальных кодов (Фано, Шеннона, Хаффмена)
  • Словарные методы сжатия информации
  • Дискретные каналы и их свойства
  • Скорость передачи информации в канале
  • Прямая теорема кодирования Шеннона
  • Теория помехоустойчивого кодирования
  • Граница Хэмминга. Код Хэмминга. Циклические коды
Основная литература
  • Белов, В.М. Теория информации. Курс лекций: Учебное пособие / В.М. Белов, С.Н. Новиков, О.И. Солонская. - М.: ГЛТ, 2019. - 143 c.
  • Малюк, А.А Теория защиты информации / А.А Малюк. - М.: ГЛТ, 2018. - 184 c.
  • Осокин, А.Н. Теория информации: Учебное пособие для прикладного бакалавриата / А.Н. Осокин, А.Н. Мальчуков. - Люберцы: Юрайт, 2021. - 205 c.
Дополнительная литература
  • Ворожцов, А.В. Путь в современную информатику: Комбинаторика, анализ, теория графов, теория игр, моделированию, теория информации, логика и теория множеств / А.В. Ворожцов. - М.: Ленанд, 2020. - 144 c.
  • Петров, В.М. Искусствознание и теория информации: Сборник научных статей / В.М. Петров, А.В. Харуто. - М.: Красанд, 2019. - 432 c.