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 théorie de l'information traditionnelle, la compression des données, la transmission des données et les lemmas de représentation fonctionnelle dans les systèmes en réseau.
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.
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'informatique dans la société et les bases de l'informatique, des algorithmes, des systèmes de communication et de la sécurité informatique.
Explore la compression sans perte à l'aide d'algorithmes Shannon-Fano et Huffman, montrant l'efficacité et la vitesse supérieures de Huffman sur Shannon-Fano.
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 origines et l'interprétation de l'entropie, en mettant l'accent sur son rôle dans la mesure du trouble et du contenu de l'information dans un système.
Explore la compression avec perte, couvrant les limitations de compression sans perte et les techniques pour compresser les images et le son efficacement.
