istanbul medipol üniversitesi kayıpsız veri sıkıştırma ders çıktı tablosu

İSTANBUL MEDİPOL ÜNİVERSİTESİ
KAYIPSIZ VERİ SIKIŞTIRMA DERS ÇIKTI TABLOSU
Dersin Kodu ve Adı
ELED121538, ELEY121538 / Kayıpsız Veri Sıkıştırma
Ders Saati
Haftada 3 saat
Bölüm/Program
Elekrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü / Elektrik Elektronik ve Siber Sistemler Lisansüstü
Programı
Dersin Dili
İngilizce
Dersin Türü
Seçmeli
Dersi Verenler
Doç. Dr. M. Oğuzhan Külekci
Dersle İlgili Görüşme
Saatleri
Perşembe 15:00 - 17:00
Dersin Amacı
Bu ders ila amaçlanan öğrencinin, herhangi bir verinin olası en az sayıda 'bit' kullanılarak ifade
edilmesine yönelik kayıpsız veri sıkıştırma metodlarını kavraması, bu metodların haberleşme,
depolama ve diğer alanlardaki kullanımlarını tartışıp olası uygulamalar geliştirebilir hale
gelmesidir.
Bu dersin sonunda öğrenci:
1. Verinin içerdiği bilgi miktarını hesaplayabilir
1.1. Verideki her bir sembolun ortalama kac bit ile ifade edilebileceğini enformasyon teorisi ile
hesaplayabilir.
1.2. Verinin içerdiği bilgi miktarına göre ne kadar sıkıştırılabilir olduğunu tahmin edebilir.
1.3. İyi bir sıkıştırma için gerekli parametreleri açıklayabilir.
Öğrenme Çıktıları ve Alt
Beceriler
2. Bir veriyi sıkıştırmakta kullanılacak metodu tartışabilir.
2.1. Uygulamanın gereklerine göre hangi sıkıştırma metodunun tercih edilebileceğini
açıklayabilir.
2.2. Verinin yapısına göre sıkıştırma algoritmalarını ayarlayabilir, düzenleyebilir.
2.3. Kayıpsız sıkıştırma algoritmalarını sınıflandırabilir, herbirinin avantaj ve dezavantajlarını
tartışabilir.
3. Kayıpsız veri sıkıştırmanın kullanılabileceği alanları ifade edebilir.
3.1. Depolama sistemlerindeki kullanımlarını açıklayabilir.
3.2. Haberleşme sistemlerindeki kullanımlarını açıklayabilir.
3.3. Makina öğrenmesi ve kategorizasyondaki kullanımlarını açıklayabilir.
3.4. Büyük verilerin işlenmesindeki kullanımlarını açıklayabilir.
Genel Yeterlilikler
Üretken, yaratıcı, sorgulayan, bir yabancı dili etkin kullanma
Haftalara Göre İşlenecek
Konular
1. Veri şıkıştırmaya giriş ve temel tanımlamalar
2. Enformasyon teorisine giriş
3. Karmaşıklık ölçütleri ve kodlamaya giriş
4. Değişken uzunluklu kodlar, Shannon, Fano, Golomb, Rice, Elias, Fibonacci, Tungsten
5. Huffman kodlama
6. Aritmetik Kodlama
7. Sözlük tabanlı veri sıkıştırma: Liv-Zempel tipi algoritmalar
8. İstatistik tabanlı sıkıştırma: Prediction-by-partial-matching (PPM) tipi algoritmalar
9. Dönüşüm tabanlı sıkıştırma: Burrows-Wheeler dönüşümü ve sıkıştırma algoritmaları
10. Sıkıştırılmış veri yapılarına giriş: Rank/select sözlükleri ve wavelet ağaçları
11. Gramer tabanlı sıkıştırma algoritmaları
12. Sıkıştırma algoritmalarının makina öğrenmesinde kullanılması, bilgi uzaklığı ve normalize
sıkıştırma uzaklığı kavramları
13. Sıkıştırma uygulamalarına örnekler ve öğrenci sunumları
14. Sıkıştırma uygulamalarına örnekler ve öğrenci sunumları
Öğretim ve Teknikleri
Anlatım, gösterim, uygulama-alıştırma, problem çözme, rapor hazırlama
Dersin Koşulları
Derslere katılım, ödev yapma, verilen ders notlarını ve kaynakları okumak ve araştırmak, vize
ve final sınavlarına katılım
Kaynaklar
Ders notları ve okumalar ilgili derslerde dağıtılacaktır.
Ders Notu
Önerilen
Kaynaklar
1. Lossless Compression Handbook, edited by Khalid Sayood, 2003, Academic Press Series in
Communications, Networking, and Multimedia, ISBN 0-12-620861-1
2. Introduction to Data Compression, Khalid Sayood, Morgan Kaufmann Series in Multimedia
Information and Systems
3. Data Compression: The Complete Reference, David Salomon, Springer

Download Report