Anasayfa » Akademik Birimler » Elektrik - Elektronik Fakültesi » Bilgisayar Mühendisliği Bölümü » Dersler » Veri Sıkıştırma
Ders AdıKodu Yerel KrediAKTS Ders (saat/hafta)Uygulama (saat/hafta)Laboratuar (saat/hafta)
Veri SıkıştırmaBLM610637.5300
ÖnkoşullarYok
YarıyılBahar
Dersin DiliTürkçe
Dersin SeviyesiDoktora
Dersin TürüSeçmeli @ 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 KategorisiUzmanlık/Alan Dersleri
Dersin Veriliş ŞekliYüz yüze
Dersi Sunan Akademik BirimBilgisayar Mühendisliği Bölümü
Dersin KoordinatörüBanu Diri
Dersi Veren(ler)Banu Diri
Asistan(lar)ı
Dersin AmacıModern 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 İçeriğiVeri Sıkıştırmaya Giriş; Temel Teknikler;İstatistiksel Metotlar; Sözlük Metotları; Görüntü Sıkıştırma; Diğer Yöntemler; Hata Düzeltme
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
  • Data Compression, D. Salomon, Springer
  • Introduction to Data Compression, K. Sayood, Morgan Kaufmann
  • Compressed Image File Formats, J. Miano, Addison Wesley
Opsiyonel Program BileşenleriYok

Ders Öğrenim Çıktıları

  1. Öğrenci, veri sıkıştırma alanındaki kavramları bilecektir.
  2. Öğrenci, kayıplı sıkıştırma yöntemlerini öğrenecektir.
  3. Öğrenci, kayıpsız sıkıştırma yöntemlerini öğrenecektir.
  4. Öğrenci, hata bulma ve düzeltme yöntemlerini öğrenecektir.
  5. Öğrenci, doküman/görüntü dosyalarının sıkıştırılmasında kullanılacak bir yazılım gerçekleştirecektir.

Ders Öğrenim Çıktısı & Program Çıktısı Matrisi

DÖÇ-1DÖÇ-2DÖÇ-3DÖÇ-4DÖÇ-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

HaftaKonularÖn Hazırlık
1Veri Sıkıştırmaya GirişData Compression Glossary
2Temel Teknikler –1Data Compression Bölüm 1
3Temel Teknikler –2Data Compression Bölüm 1
4İstatistiksel Metotlar – 1 Data Compression Bölüm 2
5İstatistiksel Metotlar – 2Data Compression Bölüm 2
6Sözlüksel Metotlar – 1Data Compression Bölüm 3
7Sözlüksel Metotlar – 2 Data Compression Bölüm 3
8Ara Sınav 1
9Ara Sınav Ara Sınav
10Görüntü Sıkıştırma - 1Data Compression Bölüm 4
11Görüntü Sıkıştırma -2 Data Compression Bölüm 4
12Seminer – 1 Sözlü Sunum
13Seminer – 2Sözlü Sunum
14Seminer – 3 Sözlü Sunum
15Konu Tekrarı ve UygulamalarıProje Sunumu
16Final

Değerlendirme Sistemi

EtkinliklerSayıKatkı Payı
Devam/Katılım
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Derse Özgü Staj
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Ödev215
Sunum/Jüri
Projeler110
Seminer/Workshop115
Ara Sınavlar120
Final140
Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı
Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı
TOPLAM100

AKTS İşyükü Tablosu

EtkinliklerSayıSüresi (Saat)Toplam İşyükü
Ders Saati133
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışması133
Derse Özgü Staj
Ödev210
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Projeler180
Sunum / Seminer125
Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)110
Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)110
Toplam İşyükü :
Toplam İşyükü / 30(s) :
AKTS Kredisi :
Diğer NotlarYok