Ders Adı | Kodu | Yerel Kredi | AKTS | Ders (saat/hafta) | Uygulama (saat/hafta) | Laboratuar (saat/hafta) |
---|---|---|---|---|---|---|
Veri Sıkıştırma | BLM6106 | 3 | 7.5 | 3 | 0 | 0 |
Önkoşullar | Yok |
---|
Yarıyıl | Bahar |
---|
Dersin Dili | Türkçe |
---|---|
Dersin Seviyesi | Doktora |
Dersin Türü | Seçmeli @ Bilgisayar Mühendisliği ABD Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisans Programı (Tezsiz) Seçmeli @ Bilgisayar Mühendisliği ABD Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisans Programı Seçmeli @ Bilgisayar Mühendisliği ABD Bilgisayar Mühendisliği Doktora Programı |
Ders Kategorisi | Uzmanlık/Alan Dersleri |
Dersin Veriliş Şekli | Yüz yüze |
Dersi Sunan Akademik Birim | Bilgisayar Mühendisliği Bölümü |
---|---|
Dersin Koordinatörü | Banu Diri |
Dersi Veren(ler) | Banu Diri |
Asistan(lar)ı |
Dersin Amacı | Modern teknoloji, elimizdeki veri miktarının çok fazla artmasına neden olmaktadır. Bu da veriyi saklamak için daha az yer tutacak formata indirgemeyi gerektirmektedir. Bu derste veri sıkıştırmanın prensipleri ve metin/görüntü sıkıştırmada en fazla sıklıkta kullanılan yöntemlerden bahsedilecektir. |
---|---|
Dersin İçeriği | Veri Sıkıştırmaya Giriş; Temel Teknikler;İstatistiksel Metotlar; Sözlük Metotları; Görüntü Sıkıştırma; Diğer Yöntemler; Hata Düzeltme |
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar |
|
Opsiyonel Program Bileşenleri | Yok |
Ders Öğrenim Çıktıları
- Öğrenci, veri sıkıştırma alanındaki kavramları bilecektir.
- Öğrenci, kayıplı sıkıştırma yöntemlerini öğrenecektir.
- Öğrenci, kayıpsız sıkıştırma yöntemlerini öğrenecektir.
- Öğrenci, hata bulma ve düzeltme yöntemlerini öğrenecektir.
- Öğrenci, doküman/görüntü dosyalarının sıkıştırılmasında kullanılacak bir yazılım gerçekleştirecektir.
Ders Öğrenim Çıktısı & Program Çıktısı Matrisi
DÖÇ-1 | DÖÇ-2 | DÖÇ-3 | DÖÇ-4 | DÖÇ-5 | |
PÇ-1 | - | - | - | - | - |
PÇ-2 | - | - | - | - | - |
PÇ-3 | - | - | - | - | - |
PÇ-4 | - | - | - | - | - |
PÇ-5 | - | - | - | - | - |
PÇ-6 | - | - | - | - | - |
PÇ-7 | - | - | - | - | - |
PÇ-8 | - | - | - | - | - |
PÇ-9 | - | - | - | - | - |
PÇ-10 | - | - | - | - | - |
Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları
Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
---|---|---|
1 | Veri Sıkıştırmaya Giriş | Data Compression Glossary |
2 | Temel Teknikler –1 | Data Compression Bölüm 1 |
3 | Temel Teknikler –2 | Data Compression Bölüm 1 |
4 | İstatistiksel Metotlar – 1 | Data Compression Bölüm 2 |
5 | İstatistiksel Metotlar – 2 | Data Compression Bölüm 2 |
6 | Sözlüksel Metotlar – 1 | Data Compression Bölüm 3 |
7 | Sözlüksel Metotlar – 2 | Data Compression Bölüm 3 |
8 | Ara Sınav 1 | |
9 | Ara Sınav | Ara Sınav |
10 | Görüntü Sıkıştırma - 1 | Data Compression Bölüm 4 |
11 | Görüntü Sıkıştırma -2 | Data Compression Bölüm 4 |
12 | Seminer – 1 | Sözlü Sunum |
13 | Seminer – 2 | Sözlü Sunum |
14 | Seminer – 3 | Sözlü Sunum |
15 | Final |
Değerlendirme Sistemi
Etkinlikler | Sayı | Katkı Payı |
---|---|---|
Devam/Katılım | ||
Laboratuar | ||
Uygulama | ||
Arazi Çalışması | ||
Derse Özgü Staj | ||
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | ||
Ödev | 2 | 15 |
Sunum/Jüri | ||
Projeler | 1 | 10 |
Seminer/Workshop | 1 | 15 |
Ara Sınavlar | 1 | 20 |
Final | 1 | 40 |
Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı | ||
Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı | ||
TOPLAM | 100 |
AKTS İşyükü Tablosu
Etkinlikler | Sayı | Süresi (Saat) | Toplam İşyükü |
---|---|---|---|
Ders Saati | 13 | 3 | |
Laboratuar | |||
Uygulama | |||
Arazi Çalışması | |||
Sınıf Dışı Ders Çalışması | 13 | 3 | |
Derse Özgü Staj | |||
Ödev | 2 | 10 | |
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | |||
Projeler | 1 | 80 | |
Sunum / Seminer | 1 | 25 | |
Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 10 | |
Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 10 | |
Toplam İşyükü : | |||
Toplam İşyükü / 30(s) : | |||
AKTS Kredisi : |
Diğer Notlar | Yok |
---|