Стаття пояснює поняття ентропії інформації, формули Шеннона, принципи обчислення, практичне застосування та приклади з різних типів даних. Тут ви дізнаєтесь, як кількісно оцінити невизначеність даних за допомогою формальної моделі, що лежить в основі сучасної інформатики. Наведено приклади обчислень ентропії, застосування.

Стаття пояснює відмінності між есе та рефератом, описує їхню роль у навчальному процесі, застосування, приклади тем і поради викладачам щодо використання цих видів робіт. У навчальній практиці есе та реферат виконують різні функції, хоча обидва види робіт спрямовані на розвиток академічного мислення й уміння працювати з інформацією.

У цій статті йдеться про орієнтовні обсяги інформації, які людина може сприймати та перетворювати на знання, а також про критерії оцінювання такого процесу. Кількість інформації, яку ми отримуємо за добу, залежить від типу діяльності, складності матеріалу, емоційної залученості та доступних каналів сприйняття. Умовна оцінка в мегабайтах не є точною, але дозволяє провести паралелі з технічними системами.

Інформація має вартість, навіть якщо її вимірювати не за змістом, а за кількістю — у байтах. У цифровому світі все зводиться до даних: тексти, фото, музика, програмний код. Але чи можна оцінити, скільки коштує один кілобайт інформації? Спробуймо розглянути це питання з кількох точок зору — економічної, технічної та інформаційної.

Штучний інтелект — це не просто програми, що імітують людську поведінку. В його основі лежать алгоритми, які дозволяють системам навчатися, аналізувати інформацію, робити висновки та приймати рішення. Ці алгоритми — серце сучасних нейронних мереж, систем рекомендацій, мовних моделей та робототехніки.

Алгоритми використовуються скрізь, де є послідовність дій, яку потрібно виконати точно і ефективно. У програмуванні вони керують обробкою даних, у фінансах — прогнозами і ризиками, в медицині — діагностикою, а в транспорті — оптимізацією маршрутів. Навіть рекомендації у соціальних мережах чи пошукових системах — це результат роботи складних алгоритмів машинного навчання.

Ще зовсім недавно прикладна математика будувала моделі складних систем виключно через рівняння. Алгоритми чисельного інтегрування, методи найменших квадратів, аналіз похибок — усе це було фундаментом обчислювальної науки. Але поява штучного інтелекту змінила підхід до моделювання процесів.