Dersin Bilgileri

Dersin Adı	Türkçe	Veri Sıkıştırmada İleri Konular
	İngilizce	Advan.Topics in Data Compres.
Dersin Kodu	BBL 613E	Kredi	Ders (saat/hafta)	Uygulama (saat/hafta)	Labratuvar (saat/hafta)
Dönem	-	3	-	-	-
Dersin Dili		İngilizce
Dersin Koordinatörü		Muhammed Oğuzhan Külekci
Dersin Amaçları		1) Bir verinin içerdiği bilgi miktarının ölçülmesi ve bunula ilgili temel enformasyon teorisi 2) Veriyi içerdiği bilgi miktarı oranında ifade edebilecek kodlama metodlarının öğrenilmesi 3) Sıkıştırma işleminde kullanılan çeşitli metodların öğrenilmesi 4) Sıkıştırılmış veri yapıları ve uygulamaları 5) Sıkıştırma algoritmalarının veri sınıflandırıcı olarak kullanılması
Dersin Tanımı		Temel enformasyon teorisi konuları ve entropi kavramı, evrensel kodlar, entropi kodlama algoritmaları (Huffman, arithmetik kodlama), veri sıkıştırmada kullanılan sözlük, istatistiki, ve dönüşüm tabanlı modellemeler, sıkıştırılmış veri yapıları, sıkıştırılmış öz-indeksler), sıkıştırma algoritmalarının veri sınıflandırmada kullanılması
Dersin Çıktıları		Bu dersi başarıyla tamamlayan öğrenciler aşağıdaki konuları bilir: 1) Entropi ve veri sıkıştırma ile ilgili temel enformaston teorisi konuları 2) Evrensel kodlar: Değişken uzunluklu kodlar ile tamsayı ifadeleri 3) Aritmetik kodlar ve Huffman kodlar ile optimal entropiye ulaşma 4) Sıkıştırma için sözlük tabanlı modelleme (LZ tipi algoritmalar) 5) Sıkıştırma için istatistiki modelleme (PPM tipi algoritmalar) 6) Burrows-Wheeler dönüşümü ile sıkıştırma 7) Sıkıştırılmış veri yapıları ve uygulamaları 8) Sıkıştırma algoritmalarının sınıflandırma işlemlerinde kullanılması
Önkoşullar
Gereken Olanaklar
Diğer
Ders Kitabı
Diğer Referanslar

Dersler

Yardım

Hakkında