Théorie de l'information et codage

Séances de cours associées (30)

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Couvre l'application de l'entropie dans les algorithmes, en se concentrant sur le tri et les stratégies de prise de décision.

Couvre le théorème de codage des sources, les modèles de sources, l'entropie, les sources régulières et les exemples.

Explore le théorème de codage source, l'entropie, le codage Huffman et l'impact du conditionnement sur la réduction de l'entropie.

Explore l'information mutuelle et le calcul d'entropie entre les variables aléatoires.

Couvre les concepts d'entropie, de distributions gaussiennes et de capacité de canal avec des contraintes.

Explore l'algorithme Shannon-Fano pour la compression des données et son efficacité dans la création de codes binaires uniques pour les lettres.

Discute de l'entropie conditionnelle et de son rôle dans les techniques de compression de données.

Couvre la démonstration du théorème de Shannon, en se concentrant sur la compression des données.

Couvre l'algorithme de codage universel Lempel-Ziv et les machines à états finis inversible dans la théorie de l'information.

Discute de l'entropie conditionnelle et de son rôle dans la théorie de l'information et la compression des données.