Bilgi Teorisi: Kısa, Net, Şaşırtıcı! ⚙️✨ скачать в хорошем качестве

Bilgi Teorisi: Kısa, Net, Şaşırtıcı! ⚙️✨

Bu videoda bilgi teorisinin temel fikirlerini pratik örneklerle açıklıyoruz: entropi (belirsizlik), kanal kapasitesi, sıkıştırma sınırları ve algoritmik bilgi (Kolmogorov karmaşıklığı). Formül yok; kavramlar sade, doğrudan ve günlük hayata dönük örneklerle anlatılıyor. “Anlam mı, bilgi mi?”, “Neyi ne kadar sıkıştırabiliriz?”, “Her iletişim kanalının bir üst sınırı var mı?” gibi sorulara berrak bir çerçeve sunuyoruz. Bu videodan ne kazanacaksın? Entropi ve belirsizlik ilişkisini net anlayacaksın. Shannon kapasitesi ve SNR’ın veri iletimine etkisini öğreneceksin. Neden kayıpsız sıkıştırmanın entropiyle sınırlı olduğunu göreceksin. Algoritmik bilgi yaklaşımının “kısa program = düşük karmaşıklık” sezgisini kavrayacaksın. Basit bir deney fikriyle (sıkıştırma/kanal testi) teoriyi pratikte sınayabileceksin. Yorumlarda buluşalım (CTA): Sence iletişimde mutlak bir üst limit var mı, yoksa sınırsız hız mümkün mü? Neden? A: Mutlak limit var  B: Sınırsız artış mümkün Bölüm Zamanları 00:00 Açılış — Bilgi teorisi neden önemli? 00:30 Temel tanımlar: Bilgi, entropi, anlam vs. bilgi 01:05 Kanal kapasitesi & SNR — pratik sezgi 02:00 Bit nedir? Sıkıştırma ve entropi sınırı 02:54 Entropi = belirsizlik (örneklerle) 03:45 Algoritmik bilgi (Kolmogorov) 04:58 Uygulama: pratik deney fikirleri 06:13 Özet & kapanış Akademik Referanslar Chaitin, G. J. (1966). On the length of programs for computing finite binary sequences. Journal of the ACM, 13(4), 547–569. https://doi.org/10.1145/321356.321363 Cover, T. M., & Thomas, J. A. (2006). Elements of information theory (2nd ed.). Wiley-Interscience. Hartley, R. V. L. (1928). Transmission of information. Bell System Technical Journal, 7(3), 535–563. https://doi.org/10.1002/j.1538-7305.1... Kolmogorov, A. N. (1965). Three approaches to the quantitative definition of information. Problems of Information Transmission, 1(1), 1–7. Li, M., & Vitányi, P. (2008). An introduction to Kolmogorov complexity and its applications (3rd ed.). Springer. https://doi.org/10.1007/978-0-387-498... MacKay, D. J. C. (2003). Information theory, inference, and learning algorithms. Cambridge University Press. Nielsen, M. A., & Chuang, I. L. (2010). Quantum computation and quantum information (10th anniversary ed.). Cambridge University Press. Shannon, C. E. (1948a). A mathematical theory of communication. Bell System Technical Journal, 27(3), 379–423. https://doi.org/10.1002/j.1538-7305.1... Shannon, C. E. (1948b). A mathematical theory of communication. Bell System Technical Journal, 27(4), 623–656. https://doi.org/10.1002/j.1538-7305.1... Shannon, C. E. (1949). Communication in the presence of noise. Proceedings of the IRE, 37(1), 10–21. https://doi.org/10.1109/JRPROC.1949.2... Solomonoff, R. J. (1964). A formal theory of inductive inference. Part I & II. Information and Control, 7(1), 1–22; 7(2), 224–254. https://doi.org/10.1016/S0019-9958(64... / https://doi.org/10.1016/S0019-9958(64... Destek olmak istersen: Videoyu beğen, abone ol, bildirimleri aç. Görüşünü yorumlarda yaz; tartışmayı birlikte derinleştirelim. #BilgiTeorisi #Entropi #Shannon #KanalKapasitesi #SNR #VeriSıkıştırma #ZIP #AlgoritmikBilgi #Kolmogorov #KuantumBilgi #İletişimSistemleri #VeriBilimi #BilgisayarBilimi #Epistemoloji #TürkçeBilim #EğiticiVideo #Öğrenme #Teknoloji #Mühendislik