Hoşgeldiniz, Misafir . Oturum Aç . English
Neredeyim: Ninova / Dersler / Bilişim Enstitüsü / BBL 613E / Dersin Bilgileri
 

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
Ninova, İTÜ Bilgi İşlem Daire Başkanlığı ürünüdür. © 2020