Descriptif
Dans ce cours nous présentons les outils et résultats principaux de la théorie de l'information.
Plus spécifiquement, nous introduisons d'abord l'entropie, la divergence et l'information mutuelle.
Ensuite, nous présentons et discutons les deux théorèmes de Shannon pour la compression de source et la transmission sur un canal bruité.
Enfin, des résultats plus récents et des applications à d'autres domaines seront abordés en fonction du temps disponible.
Plus spécifiquement, nous introduisons d'abord l'entropie, la divergence et l'information mutuelle.
Ensuite, nous présentons et discutons les deux théorèmes de Shannon pour la compression de source et la transmission sur un canal bruité.
Enfin, des résultats plus récents et des applications à d'autres domaines seront abordés en fonction du temps disponible.
24 heures en présentiel (16 blocs ou créneaux)
Diplôme(s) concerné(s)
- Master M2- Information processing: machine learning, communications and security
- Echange international non diplomant
- Diplôme d'ingénieur
Parcours de rattachement
Format des notes
Numérique sur 20Littérale/grade européenPour les étudiants du diplôme Echange international non diplomant
L'UE est acquise si Note finale >= 10- Crédits ECTS acquis : 2.5 ECTS
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
Pour les étudiants du diplôme Master M2- Information processing: machine learning, communications and security
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
Pour les étudiants du diplôme Diplôme d'ingénieur
L'UE est acquise si Note finale >= 10- Crédits ECTS acquis : 2.5 ECTS
- Crédit d'UE électives acquis : 2.5
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
L'UE est évaluée par les étudiants.
Programme détaillé
Support pédagogique multimédia
