Compression des données et entropie : bases et introduction

Cette séance de cours couvre les concepts fondamentaux de compression de données et d'entropie, abordant des questions sur la représentation de la réalité physique avec des bits, la restauration de la réalité à partir de bits, la mesure de la quantité d'informations dans les données, et l'importance de la compression de données. Il explique les types de données qui peuvent être compressées, les principes derrière la compression des données, et la distinction entre compression sans perte et compression avec perte. La séance de cours s'inscrit également dans le concept de redondance dans les données et le langage, soulignant l'importance de la compression dans la réduction de l'espace mémoire et du temps de transmission. En outre, il décrit le plan détaillé pour les leçons à venir, y compris l'entropie, les algorithmes de compression sans perte comme Shannon-Fano, et les techniques de compression optimales comme le codage Huffman.