Валуйский педагогический колледж

Основы теории информации

Курс лекций

Часть I

Учебное пособие адресовано студентам и преподавателям математических специальностей педагогических колледжей. Оно имеет практическую ценность для учителей школ, лицеев, гимназий с целью повышения их профессионального мастерства и формирования творческого начала.

Валуйки 2008

ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ИНФОРМАЦИИ

Нет столь великой вещи, которую не превзошла бы еще большая.

Козьма Прутков

Введение

Практически в каждой науке есть фундамент, без которого ее прикладные аспекты лишены основ. Для математики такой фундамент составляют теория множеств, теория чисел, математическая логика и некоторые другие разделы; для физики - это основные законы классической и квантовой механики, статистической физики, релятивистской теории; для химии - периодический закон, его теоретические основы и т. д. Можно, конечно, научиться считать и пользоваться калькулятором, даже не подозревая о существовании указанных выше разделов математики, делать химические анализы без понимания существа химических законов, но при этом не следует думать, что ты знаешь математику или химию. Примерно то же с информатикой: можно изучить несколько программ и даже освоить некоторое ремесло, но это отнюдь не вся информатика, точнее, даже не самая главная и интересная ее часть.

Теоретические основы информатики - пока не вполне сложившийся, устоявшийся раздел науки. Он возникает на наших глазах, что делает его особенно интересным: нечасто мы наблюдаем и даже можем участвовать в рождении новой науки! Как и теоретические разделы других наук теоретическая информатика формируется в основном под влиянием потребностей обучения информатике.

Теоретическая информатика - наука математизированная. Она складывается из ряда разделов математики, которые прежде казались мало связанными друг с другом: теорий автоматов и алгоритмов, математической логики, теории формальных языков и грамматик, реляционной алгебры, теории информации и др. Она старается методами точного анализа ответить на основные вопросы, возникающие при хранении и обработке информации , например, вопрос о количестве информации, сосредоточенной в той или иной информационной системе , наиболее рациональной ее организации для хранения или поиска, а также о существовании и свойствах алгоритмов преобразования информации. Конструкторы устройств хранения данных проявляют чудеса изобретательности, увеличивая объем и плотность хранения данных на дисках, но в основе этой деятельности лежат теория информации и теория кодирования. Для решения прикладных задач существуют замечательные программы, но для того, чтобы грамотно поставить прикладную задачу, привести ее к виду, который подвластен компьютеру, нужно знать основы информационного и математического моделирования и т. д. Только освоив эти разделы информатики, можно считать себя специалистом в этой науке. Другое дело - с какой глубиной осваивать; многие разделы теоретической информатики достаточно сложны и требуют основательной математической подготовки.

РАЗДЕЛ I . ИНФОРМАЦИЯ

1.1. Предмет и структура информатики

Термин информатика получил распространение с середины 80-х гг. прошлого века. Он состоит из корня inform - «информация» и суффикса matics - «наука о...». Таким образом, информатика - это наука об информации. В англоязычных странах термин не прижил­ся, информатика там называется Computer Science - наука о компь­ютерах.

Информатика - молодая, быстро развивающаяся наука, поэто­му строгого И точного определения ее предмета пока не сформули­ровано. В одних источниках информатика определяется как наука, изучающая алгоритмы, т. е. процедуры, позволяющие за конечное число шагов преобразовать исходные данные в конечный результат, в других - на первый план выставляется изучение компьютерных тех­нологий. Наиболее устоявшимися посылками в определении пред­мета информатики в настоящее время являются указания на изуче­ние информационных процессов (т. е. сбора, хранения, обработки, передачи данных) с применением компьютерных технологий. При таком подходе наиболее точным, по нашему мнению, является сле­дующее определение:

Информатика - это наука, изучающая:

Методы реализации информационных процессов средствами вычис­лительной техники (СЕТ);

Состав, структуру, общие принципы функционирования СВТ;

Принципы управления СВТ.

Из определения следует, что информатика - прикладная наука, использующая научные достижения многих наук. Кроме того, инфор­матика - практическая наука, которая не только занимается описа­тельным изучением перечисленных вопросов, но и во многих случа­ях предлагает способы их решения. В этом смысле информатика тех­нологична и часто смыкается с информационными технологиями .

Методы реализации информационных процессов находятся на стыке информатики с теорией информации, статистикой, теорией кодирования, математической логикой, документоведением и т. д. В этом разделе изучаются вопросы:

Представление различных типов данных (числа, символы, текст, звук, графика, видео и т. д.) в виде, удобном для обработки СВТ (кодирование данных);

Форматы представления данных (предполагается, что одни и те же данные могут быть представлены разными способами);

Теоретические проблемы сжатия данных;

Структуры данных, т. е. способы хранения с целью удобного дос­тупа к данным.

В изучении состава, структуры, принципов функционирования средств вычислительной техники используются научные положения из электроники, автоматики, кибернетики. В целом этот раздел ин­форматики известен как аппаратное обеспечение (АО) информацион­ных процессов. В этом разделе изучаются:

Основы построения элементов цифровых устройств;

Основные принципы функционирования цифровых вычисли­тельных устройств;

Архитектура СВТ - основные принципы функционирования систем, предназначенных для автоматической обработки данных;

Приборы и аппараты, составляющие аппаратную конфигурацию вычислительных систем;

Приборы и аппараты, составляющие аппаратную конфигурацию компьютерных сетей.

При преобразовании дискретной информации в непрерывную, определяющей является скорость этого преобразования: чем она выше, с тем более высокочастотными гармониками получится непрерывная величина. Но чем большие частоты встречаются в этой величине, тем сложнее с ней работать.

Устройства для преобразования непрерывной информации в дискретную АЦП (аналого-цифровой преобразователь) или ADC, а устройства преобразования дискретной в непрерывную – ЦАП (цифро-аналоговый преобразователь) или DAC.

Упражнение 1: в цифровых магнитофонах DAT частота дискретизации 48 КГц. Какова максимальная частота звуковых волн, которые можно точно воспроизводить на таких магнитофонах?

Скорость передачи информации в количестве переданных за одну секунду бит или в бодах 1 бод = 1 бит / сек (bps).

Информацию можно передавать последовательно, т. е. бит за битом и параллельно – группами фиксированного количества бит (используется как правило на расстоянии не более 5 м).

Упражнение 2: перевести единицы измерения

1 Кбайт = … бит

1 Мбайт = … байт

2,5 Гбайт = Кбайт

РАЗДЕЛ II. ИЗМЕРЕНИЕ ИНФОРМАЦИИ. 2.1. Подходы к измерению информации При всем многообразии подходов к определению понятия информации, с позиций измерения информации нас интересуют два из них: определение К. Шеннона, применяемое в математической теории информации, и определение, применяемое в отраслях информатики, связанных с использованием компьютеров (computer science). В содержательном подходе возможна качественная оценка информации: новая, срочная, важная и т. д. Согласно Шеннону, информативность сообщения характеризуется содержащейся в нем полезной информацией - той частью сообщения, которая снимает полностью или уменьшает неопределенность какой-либо ситуации. Неопределенность некоторого события - это количество возможных исходов данного события. Так, например, неопределенность погоды на завтра обычно заключается в диапазоне температуры воздуха и возможности выпадения осадков. Содержательный подход часто называют субъективным , так как разные люди (субъекты) информацию об одном и том же предмете оценивают по-разному. Но если число исходов не зависит от суждений людей (случай бросания кубика или монеты), то информация о наступлении одного из возможных исходов является объективной. Алфавитный подход основан на том, что всякое сообщение можно закодировать с помощью конечной последовательности символов некоторого алфавита . С позиций computer science носителями информации являются любые последовательности символов, которые хранятся, передаются и обрабатываются с помощью компьютера. Согласно Колмогорову, информативность последовательности символов не зависит от содержания сообщения, а определяется минимально необходимым количеством символов для ее кодирования. Алфавитный подход является объективным , т. е. он не зависит от субъекта, воспринимающего сообщение. Смысл сообщения учитывается на этапе выбора алфавита кодирования либо не учитывается вообще. На первый взгляд определения Шеннона и Колмогорова кажутся разными, тем не менее, они хорошо согласуются при выборе единиц измерения. 2.2. Единицы измерения информации Решая различные задачи, человек вынужден использовать информацию об окружающем нас мире. И чем более полно и подробно человеком изучены те или иные явления, тем подчас проще найти ответ на поставленный вопрос. Так, например, знание законов физики позволяет создавать сложные приборы, а для того, чтобы перевести текст на иностранный язык , нужно знать грамматические правила и помнить много слов. Часто приходится слышать, что сообщение или несет мало информации или, наоборот, содержит исчерпывающую информацию. При этом разные люди, получившие одно и то же сообщение (например, прочитав статью в газете), по-разному оценивают количество информации, содержащейся в нем. Это происходит оттого, что знания людей об этих событиях (явлениях) до получения сообщения были различными. Поэтому те, кто знал об этом мало, сочтут, что получили много информации, те же, кто знал больше, чем написано в статье, скажут, что информации не получили вовсе. Количество информации в сообщении, таким образом, зависит от того, насколько ново это сообщение для получателя. Однако иногда возникает ситуация, когда людям сообщают много новых для них сведений (например, на лекции), а информации при этом они практически не получают (в этом нетрудно убедиться во время опроса или контрольной работы). Происходит это оттого, что сама тема в данный момент слушателям не представляется интересной. Итак, количество информации зависит от новизны сведений об интересном для получателя информации явлении. Иными словами, неопределенность (т. е. неполнота знания) по интересующему нас вопросу с получением информации уменьшается. Если в результате получения сообщения будет достигнута полная ясность в данном вопросе (т. е. неопределенность исчезнет), говорят, что была получена исчерпывающая информация. Это означает, что необходимости в получении дополнительной информации на эту тему нет. Напротив, если после получения сообщения неопределенность осталась прежней (сообщаемые сведения или уже были известны, или не относятся к делу), значит, информации получено не было (нулевая информация). Если подбросить монету и проследить, какой стороной она упадет, то мы получим определенную информацию. Обе стороны монеты "равноправны", поэтому одинаково вероятно, что выпадет как одна, так и другая сторона. В таких случаях говорят, что событие несет информацию в 1 бит. Если положить в мешок два шарика разного цвета, то, вытащив вслепую один шар, мы также получим информацию о цвете шара в 1 бит. Единица измерения информации называется бит (bit) - сокращение от английских слов binary digit, что означает двоичная цифра. В компьютерной технике бит соответствует физическому состоянию носителя информации: намагничено - не намагничено, есть отверстие - нет отверстия. При этом одно состояние принято обозначать цифрой 0, а другое - цифрой 1. Выбор одного из двух возможных вариантов позволяет также различать логические истину и ложь. Последовательностью битов можно закодировать текст, изображение, звук или какую-либо другую информацию. Такой метод представления информации называется двоичным кодированием (binary encoding). В информатике часто используется величина, называемая байтом (byte) и равная 8 битам. И если бит позволяет выбрать один вариант из двух возможных, то байт, соответственно, 1 из В большинстве современных ЭВМ при кодировании каждому символу соответствует своя последовательность из восьми нулей и единиц, т. е. байт. Соответствие байтов и символов задается с помощью таблицы, в которой для каждого кода указывается свой символ. Так, например, в широко распространенной кодировке Koi8-R буква "М" имеет код, буква "И" - код, а пробел - код. Наряду с байтами для измерения количества информации используются более крупные единицы: 1 Кбайт (один килобайт) = 210 байт = 1024 байта; 1 Мбайт (один мегабайт) = 210 Кбайт = 1024 Кбайта; 1 Гбайт (один гигабайт) = 210 Мбайт = 1024 Мбайта. В последнее время в связи с увеличением объёмов обрабатываемой информации входят в употребление такие производные единицы, как: 1 Терабайт (Тб) = 1024 Гбайта = 240 байта, 1 Петабайт (Пб) = 1024 Тбайта = 250 байта. Рассмотрим, как можно подсчитать количество информации в сообщении, используя содержательный подход. Пусть в некотором сообщении содержатся сведения о том, что произошло одно из N равновероятных событий. Тогда количество информации х, заключенное в этом сообщении, и число событий N связаны формулой: 2x = N . Решение такого уравнения с неизвестной х имеет вид: x=log2N . То есть именно такое количество информации необходимо для устранения неопределенности из N равнозначных вариантов. Эта формула носит название формулы Хартли . Получена она в 1928 г. американским инженером Р. Хартли. Процесс получения информации он формулировал примерно так: если в заданном множестве, содержащем N равнозначных элементов, выделен некоторый элемент x, о котором известно лишь, что он принадлежит этому множеству, то, чтобы найти x, необходимо получить количество информации, равное log2N . Если N равно целой степени двойки (2, 4, 8, 16 и т. д.), то вычисления легко произвести "в уме". В противном случае количество информации становится нецелой величиной, и для решения задачи придется воспользоваться таблицей логарифмов либо определять значение логарифма приблизительно (ближайшее целое число, большее). При вычислении двоичных логарифмов чисел от 1 до 64 по формуле x=log2N поможет следующая таблица. При алфавитном подходе, если допустить, что все символы алфавита встречаются в тексте с одинаковой частотой (равновероятно), то количество информации, которое несет каждый символ (информационный вес одного символа ), вычисляется по формуле: x=log2N , где N - мощность алфавита (полное количество символов, составляющих алфавит выбранного кодирования). В алфавите, который состоит из двух символов (двоичное кодирование), каждый символ несет 1 бит (21) информации; из четырех символов - каждый символ несет 2 бита информации(22); из восьми символов - 3 бита (23) и т. д. Один символ из алфавита мощностью несет в тексте 8 битов информации. Как мы уже выяснили, такое количество информации называется байт. Алфавит из 256 символов используется для представления текстов в компьютере. Один байт информации можно передать с помощью одного символа кодировки ASCII. Если весь текст состоит из K символов, то при алфавитном подходе размер содержащейся в нем информации I определяется по формуле: , где x - информационный вес одного символа в используемом алфавите. Например, книга содержит 100 страниц; на каждой странице - 35 строк, в каждой строке - 50 символов. Рассчитаем объем информации, содержащийся в книге. Страница содержит 35 x 50 = 1750 байт информации. Объем всей информации в книге (в разных единицах): 1750 x 100 = 175000 байт. 175000 / 1024 = 170,8984 Кбайт. 170,8984 / 1024 = 0,166893 Мбайт. 2.3. Вероятностный подход к измерению информации Формулу для вычисления количества информации, учитывающую неодинаковую вероятность событий, предложил К. Шеннон в 1948 году. Количественная зависимость между вероятностью события р и количеством информации в сообщении о нем x выражается формулой: x=log2 (1/p). Качественную связь между вероятностью события и количеством информации в сообщении об этом событии можно выразить следующим образом - чем меньше вероятность некоторого события, тем больше информации содержит сообщение об этом событии. Рассмотрим некоторую ситуацию. В коробке имеется 50 шаров. Из них 40 белых и 10 черных. Очевидно, вероятность того, что при вытаскивании "не глядя" попадется белый шар больше, чем вероятность попадания черного. Можно сделать заключение о вероятности события, которые интуитивно понятны. Проведем количественную оценку вероятности для каждой ситуации. Обозначим pч - вероятность попадания при вытаскивании черного шара, рб - вероятность попадания белого шара. Тогда: рч=10/50=0,2; рб40/50=0,8. Заметим, что вероятность попадания белого шара в 4 раза больше, чем черного. Делаем вывод: если N - это общее число возможных исходов какого-то процесса (вытаскивание шара), и из них интересующее нас событие (вытаскивание белого шара) может произойти K раз, то вероятность этого события равна K/N . Вероятность выражается в долях единицы. Вероятность достоверного события равна 1 (из 50 белых шаров вытащен белый шар). Вероятность невозможного события равна нулю (из 50 белых шаров вытащен черный шар). Количественная зависимость между вероятностью события р и количеством информации в сообщении о нем x выражается формулой: . В задаче о шарах количество информации в сообщении о попадании белого шара и черного шара получится: . Рассмотрим некоторый алфавит из m символов: и вероятность выбора из этого алфавита какой-то i -й буквы для описания (кодирования) некоторого состояния объекта. Каждый такой выбор уменьшит степень неопределенности в сведениях об объекте и, следовательно, увеличит количество информации о нем. Для определения среднего значения количества информации, приходящейся в данном случае на один символ алфавита, применяется формула . В случае равновероятных выборов p=1/m . Подставляя это значение в исходное равенство, мы получим Рассмотрим следующий пример. Пусть при бросании несимметричной четырехгранной пирамидки вероятности выпадения граней будут следующими: p1=1/2, p2=1/4, p3=1/8, p4=1/8, тогда количество информации, получаемое после броска, можно рассчитать по формуле: Для симметричной четырехгранной пирамидки количество информации будет: H=log24=2(бит) . Заметим, что для симметричной пирамидки количество информации оказалось больше, чем для несимметричной пирамидки. Максимальное значение количества информации достигается для равновероятных событий. Вопросы для самоконтроля 1. Какие подходы к измерению информации вам известны? 2. Какова основная единица измерения информации? 3. Сколько байт содержит 1 Кб информации? 4. Приведите формулу подсчета количества информации при уменьшении неопределенности знания. 5. Как подсчитать количество информации, передаваемое в символьном сообщении?

РАЗДЕЛ III. ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ИНФОРМАЦИИ

3.1. Язык как способ представления информации. Кодирование информации

Язык - множество символов и совокупность правил, определяющих способы составления из этих символов осмысленных сообщений. Семантика - система правил и соглашений, определяющая толкование и придание смысла конструкциям языка.
Кодирование информации - это процесс формирования определенного представления информации. При кодировании информация представляется в виде дискретных данных. Декодирование является обратным к кодированию процессом.
В более узком смысле под термином "кодирование" часто понимают переход от одной формы представления информации к другой, более удобной для хранения, передачи или обработки. Компьютер может обрабатывать только информацию, представленную в числовой форме. Вся другая информация (например, звуки, изображения, показания приборов и т. д.) для обработки на компьютере должна быть преобразована в числовую форму. Например, чтобы перевести в числовую форму музыкальный звук, можно через небольшие промежутки времени измерять интенсивность звука на определенных частотах, представляя результаты каждого измерения в числовой форме. С помощью программ для компьютера можно выполнить преобразования полученной информации.
Аналогичным образом на компьютере можно обрабатывать текстовую информацию. При вводе в компьютер каждая буква кодируется определенным числом, а при выводе на внешние устройства (экран или печать) для восприятия человеком по этим числам строятся изображения букв. Соответствие между набором букв и числами называется кодировкой символов .
Знаки или символы любой природы, из которых конструируются информационные сообщения , называют кодами . Полный набор кодов составляет алфавит кодирования. Простейшим алфавитом, достаточным для записи информации о чем-либо, является алфавит из двух символов, описывающих два его альтернативных состояния ("да" - "нет", "+" - "-", 0 или 1).
Как правило, все числа в компьютере представляются с помощью нулей и единиц (а не десяти цифр, как это привычно для людей). Иными словами, компьютеры обычно работают в двоичной системе счисления, поскольку при этом устройства для их обработки получаются значительно более простыми. Ввод чисел в компьютер и вывод их для чтения человеком может осуществляться в привычной десятичной форме, а все необходимые преобразования выполняют программы, работающие на компьютере.
Любое информационное сообщение можно представить, не меняя его содержания, символами того или иного алфавита или, говоря иначе, получить ту или иную форму представления . Например, музыкальная композиция может быть сыграна на инструменте (закодирована и передана с помощью звуков), записана с помощью нот на бумаге (кодами являются ноты) или намагничена на диске (коды - электромагнитные сигналы).
Способ кодирования зависит от цели, ради которой оно осуществляется. Это может быть сокращение записи, засекречивание (шифровка) информации, или, напротив, достижение взаимопонимания . Например, система дорожных знаков, флажковая азбука на флоте, специальные научные языки и символы - химические, математические, медицинские и др., предназначены для того, чтобы люди могли общаться и понимать друг друга. От того, как представлена информация, зависит способ ее обработки, хранения, передачи и т. д.
Компьютер с точки зрения пользователя работает с информацией самой различной формы представления: числовой, графической, звуковой, текстовой и пр. Но мы уже знаем (упоминалось выше), что он оперирует только цифровой (дискретной) информацией. Значит, должны существовать способы перевода информации из внешнего вида, удобного пользователю, во внутреннее представление, удобное компьютеру, и обратно.

Министерство образования и науки Российской Федерации

«Московский государственный технический университет имени Н. Э. Баумана

(национальный исследовательский университет)»

Московский техникум космического приборостроения

1.3 Цели и задачи учебной дисциплины

В результате освоения дисциплины "Основы теории информации" студент должен уметь :

знать :

1.4 Количество часов на освоение программы дисциплины

На освоение учебной дисциплины «Основы теории информации» выделено следующее количество часов:

максимальная учебная нагрузка студента – 153 часа, в том числе:

– обязательная аудиторная учебная нагрузка обучающегося – 102 часа,

– самостоятельной работы студента – 51 час.

2 СТРУКТУРА И ПРИМЕРНОЕ СОДЕРЖАНИЕ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ

2.1 Объём учебной дисциплины и виды учебной работы

Объём учебной дисциплины и виды учебной работы приведены в таблице 2.1.

Таблица 2.1

2.2 Тематический план и содержание учебной дисциплины

Тематический план и содержание учебной дисциплины «Основы теории информации» приведены в таблице 2.2.

Таблица 2.2

Наименование разделов, тем			освоения
Раздел 1. Информация, свойства и измерение
Тема 1.1 Формальное представление знаний. Виды информации	Теория информации – дочерняя наука кибернетики. Информация, канал связи, шум, кодирование. Принципы хранения, измерения, обработки и передачи информации. Информация в материальном мире, информация в живой природе, информация в человеческом обществе, информация в науке, классификация информации. Информатика, история информатики.
1. Поиск дополнительной информации в сети Интернет 2. Создание реферата на тему: «Виды и формы представления информации»
Тема 1.2 Способы измерения информации	Измерение количества информации, единицы измерения информации, носитель информации. Передача информации, скорость передачи информации. Экспертные системы. Вероятностный подход к измерению дискретной и непрерывной информации Клода Шеннона. Информация Фишера.
Практические работы: Работа № 1 «Измерение количества информации» Работа № 2 «Скорость передачи информации»
Самостоятельная работа студента:

Продолжение таблицы 2.2

Наименование разделов, тем			освоения
Раздел 2. Информация и энтропия
Тема 2.1 Теорема отчетов	Теорема отсчетов Котельникова и Найквиста - Шеннона, математическая модель системы передачи информации, виды условной энтропии, энтропия объединения двух источников. b-арная энтропия, взаимная энтропия. Энтропийное кодирование. Пропускная способность дискретного канала. Интерполяционная формула Уиттекера-Шеннона, частота Найквиста.
Практические работы: Работа № 3 «Поиск энтропии случайных величин» Работа № 4 «Применение теоремы отчетов» Работа № 5 «Определение пропускной способности дискретного канала»
Самостоятельная работа студента:
Тема 4.1 Стандарты шифрования данных. Криптография.	Понятие криптографии, использование ее на практике, различные методы криптографии, их свойства и методы шифрования. Криптография с симметричным ключом, с открытым ключом. Криптоанализ, криптографические примитивы, криптографические протоколы, управление ключами. Контрольная работа «Основы теории информации»
Практические работы: Работа № 9 «Классическая криптография»
Самостоятельная работа студента: 1. Проработка конспектов лекций, изучение учебной, технической и специальной литературы. 2. Оформление отчётов по лабораторно-практическим работам. 3. Поиск дополнительной информации в сети Интернет.

Для характеристики уровня освоения материала используются следующие обозначения:

1 – ознакомительный уровень (узнавание ранее изученных объектов, свойств);

2 – репродуктивный уровень (выполнение деятельности по образцу, инструкции или под руководством);

3 – продуктивный уровень (планирование и самостоятельное выполнение деятельности, решение проблемных задач)

3 УСЛОВИЯ РЕАЛИЗАЦИИ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ

3.1 Требования к материально-техническому обеспечению

Реализация программы осуществляется в кабинете «Информатики и информационных технологий » и в лабораториях учебно-вычислительного центра.

Реализация учебной дисциплины требует наличия учебного кабинета теоретического обучения.

Оборудование учебного кабинета:

Посадочные места по количеству обучающихся;

Рабочее место преподавателя;

Комплект методических пособий по дисциплине «Основы теории информации».

Оборудование полигона учебно-вычислительного центра и рабочих мест:

12 компьютеров для студентов и 1 компьютер преподавателя;

Пример оформления документации;

Компьютер обучающегося (аппаратное обеспечение: не менее 2-х сетевых плат, 2-х ядерный процессор с частотой не менее 3 ГГц, оперативная память объемом не менее 2 Гб; программное обеспечение: лицензионное ПО – операционная система Windows, MS Office);

Компьютер преподавателя (аппаратное обеспечение: не менее 2-х сетевых плат, 2-х ядерный процессор с частотой не менее 3 ГГц, оперативная память объемом не менее 2 Гб; программное обеспечение: лицензионное ПО – операционная система Windows, MS Office).

Программное обеспечение в соответствии с распоряжением Правительства Российской Федерации от 18 октября 2007 г. (приложение 1).

3.2 Информационное обеспечение обучения

Основные источники:

1. Хохлов Г. И. Основы теории информации – М.: ИЦ Академия, 2012.

2. Литвинская О. С., Чернышев Н. И. Основы теории передачи информации, М.: КноРус, 2011.

Дополнительные источники:

1. М. Вернер Основы кодирования. Учебник для вузов – Москва: Техносфера, 2006

2. Д. Сэломон Сжатие данных, изображений и звука. Учебное пособие для вузов – Москва: Техносфера, 2006

3. Букчин Л. В., Безрукий Ю. Л., Дисковая подсистема IBM-совместимых персональных компьютеров, М.: МИКАП, 2013

4. Винер Н., Кибернетика, М.: Наука, 1983

5. Кенцл Т., Форматы файлов Internet, СПб: Питер, 2007

6. Нефедов В. Н., Осипова В. А., Курс дискретной математики, М.: МАИ, 2012

7. Нечаев В. И., Элементы криптографии, М.: Высшая школа, 2009

8. Мастрюков Д., Алгоритмы сжатия информации, “Монитор” 7/93–6/94

9. М. Смирнов, Перспективы развития вычислительной техники: в 11 кн.: Справочное пособие. Кн. 9., М.: Высшая школа, 2009

10. Розанов Ю. А., Лекции по теории вероятностей, М.: Наука, 1986

11. Титце У., Шенк К., Полупроводниковая схемотехника, М.: Мир, 1983

12. Чисар И., Кернер Я., Теория информации, М.: Мир, 2005

13. Шеннон К., Работы по теории информации и кибернетики, М.: Издательство иностранной литературы, 1963

14. Яглом А., Яглом И., Вероятность и информация, М.: Наука, 1973

15. D. Ragget, A. L. Hors, I. Jacobs, HTML 4.01 Specification

16. The Unicode Standard, Version 3.0, Addison Wesley Longman Publisher, 2000, ISBN 0-201-61633-5

Информационные ресурсы :

ftp://ftp. botik. ru/rented/robot/univer/fzinfd. zip

http://athens. /academy/

http://bogomolovaev. narod. ru

http://informatiku. ru/

http://en. wikipedia. org

http://fio. ifmo. ru/

4 КОНТРОЛЬ И ОЦЕНКА РЕЗУЛЬТАТОВ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ

4.1 Контроль результатов освоения учебной дисциплины

Контроль и оценка результатов освоения дисциплины осуществляется преподавателем в процессе проведения практических занятий, тестирования, а также выполнения студентами индивидуальных заданий. Результаты обучения, освоенные компетенции, основные показатели оценки результата и их критерии, формы и методы контроля и оценки результатов обучения приведены в таблице 4.1.

Результаты обучения	Коды формируемых ОК и ПК	Формы и методы контроля и оценки результатов обучения
Умения
У1 - применять закон аддитивности информации; У2 - применять теорему Котельникова; У3 - использовать формулу Шеннона.	ПК2,1 ПК2,2	1.индивидуальный опрос 2. самостоятельная работа 3. контрольная работа 4. практическое занятие 6. решение задач 7. дифференцированный зачет
Знания
В результате освоения учебной дисциплины студент должен знать : З1 - виды и формы представления информации; З2 - методы и средства определения количества информации; З3 - принципы кодирования и декодирования информации; З4 - способы передачи цифровой информации; З5 - методы повышения помехозащищенности передачи и приема данных, основы теории сжатия данных.	ПК2,1 ПК2,2	1.фронтальный опрос 2. самостоятельная работа 3. контрольная работа 4. практическое занятие 5. лабораторная работа 6. решение задач 7. дифференцированный зачет

Министерство образования и науки Ульяновской области

Областное государственное бюджетное профессиональное образовательное учреждение

«Ульяновский электромеханический колледж»

рабочая ПРОГРАММа

Учебной дисциплины

ОП.01 Основы теории информации

для специальности

09.02.02 Компьютерные сети

базовой подготовки

Преподаватель _____________________ В.А. Михайлова

подпись

Ульяновск

2017

Рабочая программа учебной дисциплины ОП.01. Основы теории информации разработана на основе Федерального Государственного образовательного стандарта (далее ФГОС) по специальности среднего профессионального образования 09.02.02 Компьютерные сети базовой подготовки (приказ Минобрнауки России № 803 от 28. 07. 2014 года)

УТВЕРЖДАЮ

на заседании ПЦК Информатики и вычислительной техники

Н.Б.Иванова

подпись Протокол

№ от « » 2017 г.

Заместитель директора по учебной работе

Э.Х.Зинятуллова

подпись

« » 2017 г.

.

Михайлова Валентина Александровна, преподаватель ОГБПОУ УЭМК

СОДЕРЖАНИЕ

стр.

ПАСПОРТ РАБОЧЕЙ ПРОГРАММЫ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ

СТРУКТУРА и ПРИМЕРНОЕ содержание УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ

условия реализации программы учебной дисциплины

Контроль и оценка результатов Освоения учебной дисциплины

1. паспорт ПРОГРАММЫ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ

Основы теории информации

1.1. Область применения программы

Программа учебной дисциплины «Основы теории информации» является частью образовательной программы подготовки специалистов среднего звена в соответствии с ФГОС по специальности 09.02.02 Компьютерные сети базовой подготовки, входящей в состав укрупнённой группы специальностей 09.00.00 Информатика и вычислительная техника.

Рабочая программа учебной дисциплины «Основы теории информации» может быть использована в дополнительном профессиональном образовании для повышения квалификации и переподготовки, а также при профессиональной подготовке рабочего в рамках специальности СПО 09.02.02 Компьютерные сети при наличии основного общего или среднего (полного) образования. Опыт работы не требуется.

1.2. Место учебной дисциплины в структуре основной профессиональной образовательной программы:

ОП.04 О перационные системы и общий естественнонаучный цикл

Место определяется по ФГОС СПО и учебному плану по специальности 09.02.02 Компьютерные сети базовой подготовки.

1.3. Цели и задачи учебной дисциплины – требования к результатам освоения дисциплины:

должен уметь :

У 1

У 2

У 3

В результате освоения учебной дисциплины обучающийся должен знать :

З1

З3

З4

З5

Содержание учебной дисциплины «Основы теории информации» направлено на формирование профессиональных и общих компетенций:

1.4. Количество часов на освоение программы дисциплины:

максимальной учебной нагрузки обучающегося 84 часов, в том числе:

обязательной аудиторной учебной нагрузки обучающегося 56 часов;

самостоятельной работы обучающегося 28 часов.

2. СТРУКТУРА И СОДЕРЖАНИЕ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ

2.1. Объем учебной дисциплины и виды учебной работы

Лабораторные занятия

30

контрольные работы

Самостоятельная работа обучающегося (всего)

28

в том числе:

конспектирование текста

работа с конспектом лекций (обработка текста)

ответы на контрольные вопросы

подготовка рефератов и докладов

решение ситуационных производственных (профессиональных) задач

4

4

6

10

4

Итоговая аттестация в экзамена

1. Тематический план учебной дисциплины «Основы теории информации»

Самостояте-льная работа обучающе

гося, час

Всего занятий

лекций

Лабораторные работы

Раздел 1. Измерение и кодирование информации

52

18

34

14

20

Тема 1.1 Предмет теории информации. Непрерывная и дискретная информация

Тема 1.2 Измерение информации

Тема 1.3. Кодирование информации.

32

10

20

10

10

Тема 2.1 Сжатие информации.

Тема 2.2. Шифрование информации

Итого

84

28

54

24

30

2.3.Содержание учебной дисциплины «Основы теории информации»

В результате освоения учебной дисциплины обучающийся должен уметь :

У 1 применять закон аддитивности информации;

У 2 применять теорему Котельникова;

В результате освоения учебной дисциплины обучающийся должен знать :

З1 виды и формы представления информации;

З2 методы и средства определения количества информации;

З3 принципы кодирования и декодирования информации;

З4 способы передачи цифровой информации;

Тема 1.1 Предмет теории информации. Непрерывная и дискретная информация

1. Предмет и основные разделы кибернетики.

2. Предмет теории информации.

3. Характеристики непрерывной и дискретной информации.

4. Перевод непрерывной информации в дискретную.

5. Кодирование информации.

6. Частота дискретизации.

7. Теорема Котельникова и ее применение.

Практические занятия: Решение задач по переводу непрерывной информации в дискретную информации. Кодирование информации.

Самостоятельная работа . Выполнение домашних заданий.

Проработка конспекта лекции на тему «Принципы управления информации».

Ответы на контрольные вопросы по теме: Непрерывная и дискретная информация

Тема 1.2 Измерение информации

Содержание учебного материала

1. Методы измерения информации.

2. Вероятностный подход к измерению информации. Мера информации Шеннона.

3. Понятие энтропии. Свойства количества информации и энтропии.

4. Закон аддитивной информации

5. Алфавитный подход к измерению информации.

Практические занятия : Решение задач по измерению информации.

Самостоятельная работа. Написание конспекта на тему « Закон аддитивной информации ». Решение задач по теории информации. Систематическая проработка конспектов занятий, учебной, справочной и научной литературы.

Тема 1.3. Кодирование информации.

Содержание учебного материала

1. Постановка задачи кодирования.

2. Кодирование информации при передаче без помех. Первая теорема Шеннона.

3. Кодирование информации при передаче в канале с помехами. Вторая теорема Шеннона.

4. Основные виды помехоустойчивых кодов.

5. Практическая реализация помехоустойчивого кодирования.

Практические занятия: Решение задач по кодированию информации.

Контрольная работа. Работа по разделу 1. «Измерение и кодирование информации»

2

Самостоятельная работа. Выполнение домашних заданий. Подготовка к занятиям с использованием конспекта лекций и различных источников. Решение задач по кодированию информации. Систематическая проработка конспектов занятий, учебной, справочной и научной литературы. Подготовка к ответам на контрольные вопросы и к контрольной работе.

Раздел 2. Основы преобразования информации

В результате освоения учебной дисциплины обучающийся должен уметь :

У 1 применять закон аддитивности информации;

У 3 использовать формулу Шеннона.

В результате освоения учебной дисциплины обучающийся должен знать :

З3 принципы кодирования и декодирования информации;

З4 способы передачи цифровой информации;

З5 методы повышения помехозащищенности передачи и приема данных, основы теории сжатия данных.

Тема 2.1 Сжатие информации.

Содержание учебного материала

1. Сжатие информации, как основной аспект передачи данных. Пределы сжатия информации.

2. Простейшие алгоритмы сжатия информации.

3. Метод Хаффмена. Применение метода Хаффмена для сжатия данных.

4. Подстановочные или словарно-ориентированные методы сжатия данных.

5. Арифметический метод сжатия данных

Практические занятия: Выполнение заданий по сжатию данных.

Самостоятельная работа . Выполнение домашних заданий. Подготовка к занятиям с использованием конспекта лекций и различных источников. Выполнение практических заданий по сжатию информации. Систематическая проработка конспектов занятий, учебной, справочной и научной литературы.

Тема 2.2. Шифрование информации

Содержание учебного материала

1. Основные понятия классической криптографии.

2. Классификация шифров.

3. Шифры перестановки и шифры замены.

4. Потоковые шифрующие системы.

5. Симметричные блочные шифры.

6. Асимметричные шифры.

Практические занятия: «Классические криптосистемы», «Криптосистема AES », «Криптосистема RSA »

Первый мультипортал KM . RU - www . mega . km . ru / pc -2001

Сервер Информационных Технологий = www . citforum . ru

Подборка материалов по веб-программированию -

4. Контроль и оценка результатов освоения Дисциплины

4.1. Контроль и оценка результатов освоения учебной дисциплины осуществляется преподавателем в процессе проведения практических занятий, устных и письменных опросов, тестирования, а также внеаудиторной самостоятельной работы.

В результате освоения учебной дисциплины обучающийся должен уметь :

У 1 применять закон аддитивности информации;

У 2 применять теорему Котельникова;

У 3 использовать формулу Шеннона.

В результате освоения учебной дисциплины обучающийся должен знать :

З1 виды и формы представления информации;

З2 методы и средства определения количества информации;

З3 принципы кодирования и декодирования информации;

З4 способы передачи цифровой информации;

З5 методы повышения помехозащищенности передачи и приема данных, основы теории сжатия данных.

Результаты обучения

(освоенные умения, усвоенные знания)

Формы и методы контроля и оценки результатов обучения

Умения:

У1 применять закон аддитивности информации

практические занятия

У 2 применять теорему Котельникова;

практические занятия

У 3 использовать формулу Шеннона.

практические занятия

Знания:

З1 виды и формы представления информации;

тестирование

З2 методы и средства определения количества информации;

З3 принципы кодирования и декодирования информации;

тестирование, практические занятия

З4 способы передачи цифровой информации;

тестирование, практические занятия

З5 методы повышения помехозащищенности передачи и приема данных, основы теории сжатия данных.

тестирование

Итоговая аттестация: экзамен

4.2. Контроль и диагностирование результатов формирования общих и профессиональных компетенций по дисциплине осуществляется преподавателем в процессе проведения теоретических и практических занятий, а также выполнения обучающимся самостоятельных работ.

Результаты обучения

(формирование общих и профессиональных компетенций)

Формы и методы контроля и оценки сформированности общих и профессиональных компетенций

Обучающийся должен овладевать:

экспертная оценка выполнения практических работ.

ОК 1. Понимать сущность и социальную значимость своей будущей профессии, проявлять к ней устойчивый интерес.

ОК 2. Организовывать собственную деятельность, выбирать типовые методы и способы выполнения профессиональных задач, оценивать их эффективность и качество.

ОК 4. Осуществлять поиск и использование информации, необходимой для эффективного выполнения профессиональных задач, профессионального и личностного развития.

ОК 8. Самостоятельно определять задачи профессионального и личностного развития, заниматься самообразованием, осознанно планировать повышение квалификации.

Проверка докладов, экспертная оценка выполнения практических работ и контрольной работы

ОК 9. Ориентироваться в условиях частой смены технологий в профессиональной деятельности.

экспертная оценка выполнения практических работ

ПК 1.3. Обеспечивать защиту информации в сети с использованием программно-аппаратных средств.

экспертная оценка выполнения практических работ по темам 1.3, 2,2

ПК 2.1. Администрировать локальные вычислительные сети и принимать меры по устранению возможных сбоев.

экспертная оценка выполнения практических работ по темам 1.3- 2,2

ПК 2.2. Администрировать сетевые ресурсы в информационных системах.

экспертная оценка выполнения практических работ по темам 1.3- 2,2

ПК 3.2. Проводить профилактические работы на объектах сетевой инфраструктуры и рабочих станциях. ПК

экспертная оценка выполнения практических работ по темам 1.3- 2,2

Бюджетное профессиональное образовательное учреждение Омской области

«Омский авиационный колледж имени Н.Е. Жуковского»

УТВЕРЖДАЮ:

Директор колледжа

В.М. Белянин

«____»__________2015г.

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА
учебной дисциплины

Основы теории информации

специальности

09.02.02 Компьютерные сети

Вид подготовки

Форма обучения

Рабочая программа учебной дисциплины разработана на основе Федерального государственного образовательного стандарта среднего профессионального образования (ФГОС СПО) по специальности 09.02.02 Компьютерные сети (базовая подготовка) и содержательного единства программы подготовки специалистов среднего звена (ППССЗ).

Смирнова Е.Е., преподаватель, БПОУ «Омавиат».

Программа одобрена на заседании цикловой методической комиссии программного обеспечения и информационных технологий, протокол от «30» июня20154г. № 16

Секретарь Смирнова Е.Е.

ПРОВЕРЕНО

ПРОВЕРЕНО

ПРОВЕРЕНО

на техническое соответствие (оформление и параметры рабочего учебного плана)

председатель ЦМК

председатель выпуск. ЦМК

Мирошниченко В.А.

Мирошниченко В.А.

________________________

«____»__________2015г.

«____»__________2015г.

«____»__________2015г.

СОГЛАСОВАНО

Соответствует требованиям к структуре и содержанию образовательного процесса

Заместитель директора

Л.В. Гурьян

«____»__________2015г.

Организация-разработчик:

© БОУ ОО СПО «Омавиат».

Смирнова Е.Е.

1.ПАСПОРТ РАБОЧЕЙ ПРОГРАММЫ

2.СТРУКТУРА И СОДЕРЖАНИЕ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ

3.УСЛОВИЯ РЕАЛИЗАЦИИ ПРОГРАММЫ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ

4.КОНТРОЛЬ И ОЦЕНКА РЕЗУЛЬТАТОВ ОСВОЕНИЯ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ

1. ПАСПОРТ РАБОЧЕЙ ПРОГРАММЫ

1.1. Область применения программы

Рабочая программа учебной дисциплины является частью программы подготовки специалистов среднего звена по специальности 09.02.02 Компьютерные сети (базовая подготовка) в соответствии с ФГОС СПО.

Программа учебной дисциплины может быть использована в дополнительном профессиональном образовании в области информационных технологий.

1.2. Место дисциплины в структуре основной профессиональной образовательной программы

Дисциплина входит в цикл общепрофессиональных дисциплин.

1.3. Цели и задачи дисциплины - требования к результатам освоения дисциплины

В результате освоения дисциплины обучающийся должен

применять закон аддитивности информации;

применять теорему Котельникова;

использовать формулу Шеннона;

виды и формы представления информации;

методы и средства определения количества информации;

принципы кодирования и декодирования информации;

способы передачи цифровой информации;

методы повышения помехозащищенности передачи и приема данных, основы теории сжатия данных.

2. СТРУКТУРА И СОДЕРЖАНИЕ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ

2.1. Объем учебной дисциплины и виды учебной работы

Вид учебной работы

Объем часов

Обязательная аудиторная учебная нагрузка (всего)

в том числе, теоретические занятия

лабораторные занятия

практические занятия

контрольные работы

курсовое проектирование

Самостоятельная работа обучающихся

в том числе:

составление таблиц для систематизации учебного материала

аналитическая обработка материала (аннотирование, рецензирование, реферирование, контент-анализ и др.)

ответы на контрольные вопросы, составление плана и тезисов ответов

ознакомление с нормативными документами

работа с незнакомым теоретическим материалом (учебником, первоисточником, дополнительной литературой, аудио- и видеозаписями, средствами дистанционного обучения)

работа со словарями и справочниками

составление терминологического словаря по теме

составление тематического портфолио

оформление результатов учебно-исследовательской работы: анализ и интерпретация результатов, формулировка выводов

выполнение домашней работы (задания по образцу аудиторных)

решение вариативных задач и упражнений

выполнение чертежей, схем, расчетно-графических работ

решение ситуационных производственных (профессиональных) задач

проектирование и моделирование разных видов и компонентов профессиональной деятельности

ведение рефлексивного дневника и самоанализ изучения курса

экспериментально-конструкторская работа; опытно-экспериментальная работа

подготовка статьи, тезисов выступления на конференции, публикации в научном, научно-популярном, учебном издании

изготовление или создание изделия или продукта творческой деятельности

упражнения на тренажере

упражнения спортивно-оздоровительного характера

подготовка к промежуточной аттестации

работа над курсовым проектом (курсовая работа)

Промежуточная аттестация в форме:

2.2. Разделы учебной дисциплины, проводимый контроль и аттестация

Наименования разделов учебной дисциплины

Наименования тем учебной дисциплины по разделам

Всего часов

Объем времени, отведенный на освоение тем

Вид контроля (форма аттестации)

из (3) обязательная аудиторная учебная нагрузка обучающегося

из (3) самост. работа обучающегося

Всего, часов

из (4) лаборат. занятия, часов

из (4) практ. занятия, часов

из (4) на контроль и аттестац., часов

Раздел 1. Введение в теорию информации

Тема 1.1 виды и формы представления информации

Раздел 2. Методы и средства определения количества информации

Тема 2.1 Подходы к измерению количества информации

Тема 2.2 Основные информационные характеристики системы передачи информации

Раздел 3. Представление информации

Тема 3.1 Позиционные и непозиционные системы счисления

Тема 3.2 Кодирование и декодирование информации

Тема 3.3 Сжатие информации

Всего (итоговая):

2.3. Тематический план и содержание учебной дисциплины

Наименование разделов и тем

Объем часов

Раздел 1. Введение в теорию информации

Тема 1.1. Виды и формы представления информации

Уровень освоения

Этапы обращения информации и информационные процессы. Особенности информации. Место теории информации в системе знаний. Предмет изучения и задачи теории информации. Свойства информации.

Классификация информации. Формы и способы представления информации.

Непрерывная и дискретная информация. Теорема Котельникова.

Не предусмотрено.

Не предусмотрено.

составление кроссворда по теме;

задачи на применение теоремы Котельникова.

Раздел 2. Методы и средства определения количества информации

Тема 2.1. Подходы к измерению количества информации

Уровень освоения

Подходы к измерению количества информации. Единицы измерения количества информации.

Использование вероятностного (энтропийного) подхода к измерению информации.

Алфавитный (объективный) подход к измерению информации.

Применение формулы Хартли.

Лабораторные занятия (названия)

Не предусмотрено.

Практические занятия (названия)

Измерение количества информации в сообщении;

Применение формулы Шеннона.

Самостоятельная работа обучающихся (кроме курсового проектирования)

ответы на контрольные вопросы;

упражнения на применение формулы Хартли;

упражнения на применение формулы Шеннона;

упражнения на применение алфавитного подхода;

решение задач на определение количества информации.

Тема 2.2. Основные информационные характеристики системы передачи информации

Уровень освоения

Модель системы передачи информации.

Информационные характеристики источников сообщений и каналов связи.

Лабораторные занятия (названия)

Не предусмотрено.

Практические занятия (названия)

Определение информационных характеристик источников сообщений.

Самостоятельная работа обучающихся (кроме курсового проектирования)

ответы на контрольные вопросы;

упражнения по расчету основных характеристик системы передачи информации;

решение вариативных заданий и упражнений;

работа над ошибками.

Раздел 3. Представление информации

Тема 3.1. Позиционные и непозиционные системы счисления

Уровень освоения

Перевод чисел из одной системы счисления в другую. Арифметические операции в позиционных системах счисления.

Лабораторные занятия (названия)

Не предусмотрено.

Практические занятия (названия)

Не предусмотрено.

Самостоятельная работа обучающихся (кроме курсового проектирования)

упражнения по использованию основных арифметических операций над числами в различных системах счисления.

Тема 3.2. Кодирование и декодирование информации

Уровень освоения

Понятие и примеры кодирования. Принципы кодирования и декодирования информации.

Кодирование чисел.

Кодирование символьной информации.

Оптимальное кодирование методом Хаффмана.

Методы повышения помехозащищенности передачи и приема данных. Помехоустойчивое кодирование.

Лабораторные занятия (названия)

Не предусмотрено.

Практические занятия (названия)

Применение теоремы Котельникова;

Составление макета кода Хэмминга;

Буквенно-цифровое кодирование. Кодирование по системе ISBN.

Самостоятельная работа обучающихся (кроме курсового проектирования)

ответы на контрольные вопросы;

упражнения по составлению кода Шеннона и бинарного дерева;

упражнения по вычислению характеристик кода;

решение задач на кодирование информации;

упражнения по составлению кода Хаффмана и бинарного дерева;

решение задач по вариантам на составление макета кода Хэмминга;

решение вариативных задач по проверке наличия ошибки в коде;

упражнения по составлению макета кода Хэмминга.

Тема 3.3. Сжатие информации

Уровень освоения

Принципы сжатия данных. Характеристики алгоритмов сжатия.

Контрольная работа по разделу.

Лабораторные занятия (названия)

Не предусмотрено.

Практические занятия (названия)

Применение методов сжатия данных.

Самостоятельная работа обучающихся (кроме курсового проектирования)

ответы на контрольные вопросы;

анализ результатов сжатия;

работа над ошибками.

Курсовая работа (проект) Примерная тематика

Самостоятельная работа обучающихся над курсовой работой (проектом)

3. УСЛОВИЯ РЕАЛИЗАЦИИ ПРОГРАММЫ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ

3.1. Требования к минимальному материально-техническому обеспечению

Реализация учебной дисциплины требует наличия аудиторного фонда

кабинетов

лабораторий

мастерских

с перечисленным оборудованием:

Аудитории

Оборудование

Кабинет основ теории кодирования и передачи информации

посадочные места по количеству обучающихся;

Лаборатория информационных ресурсов

рабочее место преподавателя, оборудованное персональным компьютером с лицензионным или свободным программным обеспечением, соответствующим разделам программы учебной дисциплины;

Мастерская

Не предусмотрено

3.2. Информационное обеспечение обучения

Основные источники

Маскаева А. М. Основы теории информации. Учебное пособие. М.: Форум, 2014 г. - 96 с.

Хохлов Г.И. Основы теории информации. Учебное пособие для студентов учреждений среднего профессионального образования. - М.: Академия, 2014 г. - 368 с.

Дополнительные источники

Ватолин Д., Ратушняк А., Смирнов М., Юкин В. Методы сжатия данных. Устройство архиваторов, сжатие изображений и видео. - М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2002. - 384 с

Гультяева Т.А. Основы теории информации и криптографии: конспект лекций / Т.А. Гультяева; Новосиб. гос. ун-т. - Новосибирск, 2010. - 86 с.

Кудряшов Б.Д. Теория информации. СПб.: Питер, 2009. - 322 с.

Литвинская О. С., Чернышев Н. И. Основы теории передачи информации, М.: КноРус, 2010. - 168 с.

Свирид Ю.В. Основы теории информаций: Курс лекций. - Мн.:БГУ, 2003. - 139 с.

Хохлов Г. И.. Основы теории информации, М.: Академия, 2008. - 176 с

Периодические издания

Ежемесячный журнал информационных технологий «Хакер». - М.: Гейм Лэнд, 2011-2014.

Ежемесячный журнал информационных технологий «CHIP». - М.: Издательский дом «Бурда», 2011-2014

Интернет- и интранет-ресурсы

Курс лекций по информатике: [электрон. версия] / Московский Государственный университет им. М.В. Ломоносова. - URL: profbeckman.narod.ru/InformLekc.htm (дата обращения 14.05.2014).

Лекции - теория информации: [электрон. версия] / Тамбовский государственный технический университет. - URL: gendocs.ru/v10313/ лекции_-_теория_информации (дата обращения 14.05.2015).

Всё о сжатии данных, изображений и видео: [сайт]. - URL: compression.ru (дата обращения 21.05.2014).

Информатика на 5: [сайт]. - URL: 5byte.ru/10/0003.php (дата обращения 24.05.2015)

Учебный курс «Основы теории информации: [электрон. версия]. /Локальная сеть Омавиат. - URL: Students (\\ oat.local)/ S: Обучение/230111/ Основы теории информации.

Сайт Уфимского Государственного авиационного технического университета. - URL: studfiles.ru (дата обращения 11.06.2015);

Курс лекций по теории информации. - URL: svirid.by/source/Lectures_ru.pdf (дата обращения 14.05.2015).

Сайт академии управления при президенте. - URL: yir.my1.ru (дата обращения 14.05.2015).

4. КОНТРОЛЬ И ОЦЕНКА РЕЗУЛЬТАТОВ ОСВОЕНИЯ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ

Контроль и оценка результатов освоения дисциплины осуществляется преподавателем в процессе проведения практических занятий и лабораторных работ, тестирования, а также выполнения обучающимися индивидуальных заданий, проектов, исследований.

Результаты обучения (освоенные умения, усвоенные знания)

Формы и методы контроля и оценки результатов обучения

Умения:

применять закон аддитивности информации

применять теорему Котельникова

текущий и промежуточный контроль: выполнение практических работ и контрольных работ

использовать формулу Шеннона

текущий и промежуточный контроль: выполнение практических работ и контрольных работ

Знания:

виды и формы представления информации

текущий и промежуточный контроль: выполнение практических работ и контрольных работ

методы и средства определения количества информации

текущий и промежуточный контроль: выполнение практических работ и контрольных работ

принципы кодирования и декодирования информации

текущий и промежуточный контроль: выполнение практических работ и контрольных работ

способы передачи цифровой информации

текущий и промежуточный контроль выполнение практических работ и контрольных работ

методы повышения помехозащищенности передачи и приема данных, основы теории сжатия данных

текущий и промежуточный контроль:выполнение практических работ и контрольных работ