Présente les principes fondamentaux de la théorie de l'information, de l'informatique et de la communication, couvrant la génomique, l'imagerie médicale et la technologie d'assistance.
Explore les signaux filtrants avec un filtre moyen mobile et le processus d'échantillonnage, soulignant l'importance de la reconstruction des signaux à partir des échantillons.
Introduit la compression des données, explorant comment la redondance dans les données peut être réduite pour obtenir des tailles de fichiers plus petites sans perdre d'information.
Discute de l'entropie, de la compression des données et des techniques de codage Huffman, en mettant l'accent sur leurs applications pour optimiser les longueurs de mots de code et comprendre l'entropie conditionnelle.
Explore les défis dans la communication humaine, l'importance du contexte, les problèmes de compression, la fonctionnalité incertaine et la vérification des preuves.
Couvre la conversion des signaux analogiques en signaux numériques, de compression des données et de reconstruction des signaux, soulignant l'importance du traitement des signaux dans les systèmes de communication.
Explore la compression des données par la définition, les types et les exemples pratiques d'entropie, illustrant son rôle dans le stockage et la transmission efficaces de l'information.
Explore le rôle de l'entropie dans les stratégies de codage et les algorithmes de recherche, en montrant son impact sur la compression de l'information et l'efficacité des données.
Explore la théorie de l'information traditionnelle, la compression des données, la transmission des données et les lemmas de représentation fonctionnelle dans les systèmes en réseau.
