Магистратура
2024/2025
Теория информации
Статус:
Курс по выбору (Современные компьютерные науки)
Направление:
01.04.02. Прикладная математика и информатика
Кто читает:
Базовая кафедра Яндекс
Где читается:
Факультет компьютерных наук
Когда читается:
2-й курс, 1, 2 модуль
Формат изучения:
без онлайн-курса
Охват аудитории:
для своего кампуса
Прогр. обучения:
Современные компьютерные науки
Язык:
русский
Кредиты:
6
Программа дисциплины
Аннотация
В науке не существует единого подхода к определению понятия информации. В разных областях это понятие трактуется по-разному. Имеются информация по Хартли, энтропия Шеннона, Колмогоровская сложность, коммуникационная сложность. Каждое из этих понятий отражает некоторую грань интуитивного понятия информации. В курсе будет рассказано об этих понятиях и как они применяются в решении разных задач.
Цель освоения дисциплины
- Обучить студентов основным понятиям и методам теории информации, необходимым как в дальнейшем обучении, так и в работе по специальности
- Целями освоения дисциплины являются овладение студентами основными концепциями и результатами теории информации, а также ее приложений
Планируемые результаты обучения
- Владеть навыками формализации и решения практических задач методами теории информации
- Знать основные понятия и методы теории информации
- Уметь пользоваться основными методами теории информации для решения задач как в области теории информации, так и за ее пределами
Содержание учебной дисциплины
- Информация по Хартли
- Коммуникационная сложность
- Классическая теория информации Шеннона
- Применение теории информации Шеннона
- Игры и предсказания
- Начала теории обучения
- Алгоритмическая теория информации
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Верещагин, Н. К. Информация, кодирование и предсказание : монография / Н. К. Верещагин, Е. В. Щепин. — Москва : МЦНМО, 2012. — 236 с. — ISBN 978-5-94057-920-5. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/71863 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
Рекомендуемая дополнительная литература
- Cesa-Bianchi, N., Lugosi, G. Prediction, learning, and games. – Cambridge university press, 2006. – 408 pp.
- Верещагин, Н. К. Колмогоровская сложность и алгоритмическая случайность : учебное пособие / Н. К. Верещагин, В. А. Успенский, А. Шень. — Москва : МЦНМО, 2013. — 575 с. — ISBN 978-5-4439-2012-2. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/56395 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
- Шень, А. Игры и стратегии с точки зрения математики / А. Шень. — Москва : МЦНМО, 2007. — 40 с. — ISBN 978-5-94057-271-8. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/9443 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.