É necessário criar métodos que descubram e corrijam automaticamente erros em um canal de comunicação. Os fundamentos da teoria da codificação com foco em desenvolvimentos e algoritmos indispensáveis são os principais componentes deste curso. Ele começa descrevendo a importância do comprimento variável e dos códigos sem prefixo. Você descobrirá o papel da desigualdade de Kraft — McMillan na definição dos parâmetros para a presença de um código de prefixo. Em seguida, o curso explica os vários métodos de codificação usados na compactação de dados sem perdas. Você descobrirá as propriedades básicas dos códigos Shannon e Huffman para verificar a compressão. Posteriormente, os processos de obtenção da melhor compressão possível para todos os parâmetros de entrada são explicados. Isso incluirá a importância das palavras “frequências” na execução da compactação de dados. Depois disso, você aprenderá sobre uma técnica de 'codificação de entropia' que transforma uma sequência de símbolos de arquivo em um único número decimal. Você descobrirá a superioridade dos códigos aritméticos sobre a codificação de Huffman ao alocar uma fração de bit para as palavras-código

Em seguida, o curso explora as propriedades fundamentais dos vários métodos de compactação de banco de dados. Você explorará as diferenças entre esquemas de compressão entrópicos e baseados em hash. Além disso, a noção de codificação de canais na teoria da informação é descrita. Você descobrirá como a codificação do canal protege os dados de serem corrompidos no canal de transmissão. Os processos de transmissão de informações sem erros em um canal de comunicação com ruído também são explicados. Depois disso, você explorará como o limite de empacotamento de esferas restringe os limites de um código de bloco arbitrário. Isso incluirá o processo de resolver o erro de um determinado código usando o método de codificação aleatória. A probabilidade de interpretar a falha para os códigos de um determinado comprimento de bloco usando o limite superior é destacada. Posteriormente, os resultados de correspondência inversa e de alcançabilidade da prova do teorema da codificação de canais são explicados. Isso inclui o processo de determinar a taxa de comunicação em um canal ruidoso ao descrever limites estreitos

Finalmente, o curso explica a importância do canal gaussiano na capacidade do canal. Você explorará o processo de comparação de sistemas de transmissão com os limites de Shannon. Além disso, você descobrirá os processos de modelagem de vários canais de transmissão. A seguir, as várias medidas de informação para uma variável aleatória contínua são descritas. Você estudará os conceitos de informação mútua e entropia diferencial na determinação de distribuições de probabilidade contínuas. Isso incluirá as quantidades matemáticas necessárias para provar a fórmula da capacidade dos canais gaussianos. Depois disso, o processo de derivação do teorema da codificação do canal no canal gaussiano é ilustrado com exemplos. Você explorará as provas inversas e de viabilidade do teorema. Por fim, os métodos de alocação de potência ideal para aumentar a capacidade total usando canais paralelos e algoritmos de enchimento de água são explicados. 'Diploma em Teoria da Codificação da Informação' é um curso revelador que trata do processo de construção de sistemas confiáveis para transmitir informações por meio de