diff --git a/courses/223015b/slides/2025-12-19-termin-1-grundlagen-text-audio.md b/courses/223015b/slides/2025-12-19-termin-1-grundlagen-text-audio.md
index b5b1d0d..a697dd8 100644
--- a/courses/223015b/slides/2025-12-19-termin-1-grundlagen-text-audio.md
+++ b/courses/223015b/slides/2025-12-19-termin-1-grundlagen-text-audio.md
@@ -183,6 +183,18 @@ Die Frage ist nicht ob, sondern wie komprimiert wird.
# Zwei Philosophien der Kompression
+
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# Verlustfreie Kompression (Lossless)
@@ -922,6 +934,15 @@ Prognose 2028: 394 ZB
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# AI-generierte Inhalte 2025
**Wie viel Content ist heute synthetisch?**
diff --git a/courses/223015b/slides/2026-01-09-termin-2-bild-audio-video.md b/courses/223015b/slides/2026-01-09-termin-2-bild-audio-video.md
index 0d32c0b..653d0dd 100644
--- a/courses/223015b/slides/2026-01-09-termin-2-bild-audio-video.md
+++ b/courses/223015b/slides/2026-01-09-termin-2-bild-audio-video.md
@@ -106,7 +106,7 @@ Hochschule der Medien Stuttgart
**Ein Dateiformat definiert:**
- Ob und wie Daten komprimiert werden
- Welche Metadaten enthalten sind
-- Wie Daten *codiert* und *decodiert* (*Co·dec*)
+- Wie Daten *»codiert«"* und *»decodiert«* (*Co·dec*)
| Ziel | Bild | Audio | Dokument |
|------|------|-------|----------|
@@ -354,9 +354,9 @@ Banding: Zu wenig Bits für feine Farbabstufungen.
| 30 | ~50 KB | Deutlich sichtbar |
**Sweet Spot: 85-90**
-~10× Kompression, für Menschen kaum unterscheidbar.
+~10× Kompression ist für den Menschen kaum unterscheidbar.
-¹ je nach Programm seine eigene Bedeutung von bspw. f80%
+¹ je nach Programm unterschiedliche Kompression
+
+
+
+
-# JPEG: Schritt 1 – Farbraum wechseln
+# JPEG: Schritt 1 – Farbraumkonversion
**RGB → Y'CbCr** (seltener Y'UV)
@@ -431,47 +437,100 @@ Das Auge merkt es kaum, weil Helligkeit erhalten bleibt.
---
-# JPEG: Schritt 3 – DCT
+# JPEG: Schritt 3 – Block-Aufteilung
-**Discrete Cosine Transform:**
-Bild in 8×8-Pixel-Blöcke aufteilen.
-Jeden Block in **räumliche Frequenzen** zerlegen.
+**Das Bild wird in 8×8-Pixel-Blöcke zerlegt.**
-**Räumliche Frequenz = Wie schnell ändern sich Pixelwerte?**
-- **Niedrig:** Große, gleichmäßige Flächen (Himmel)
-- **Hoch:** Schnelle Wechsel, feine Details (Haare, Kanten)
+Jeder Block wird unabhängig verarbeitet.
+Bei 1920×1080: Das sind 240 × 135 = 32.400 Blöcke.
+
+**Level Shift:**
+Alle Pixelwerte werden um −128 verschoben.
+Bereich vorher: 0 bis 255
+Bereich nachher: −128 bis +127
+
+**Warum −128?**
+Die DCT arbeitet besser mit Werten, die um Null zentriert sind.
---
-# JPEG: Schritt 4 – Quantisierung
+# JPEG: Schritt 4 – DCT
+
+**Discrete Cosine Transform**
+Jeder 8×8-Block wird von Pixelwerten in 64 Frequenzkoeffizienten umgewandelt.
+
+**Die 64 Koeffizienten:**
+
+| Position | Name | Bedeutung |
+|----------|------|-----------|
+| (0,0) | DC | Durchschnittshelligkeit des Blocks |
+| Rest | AC | Helligkeitsänderungen (Frequenzen) |
+
+**Energy Compaction – der Schlüssel zur Kompression:**
+Bei typischen Fotos landet über 90% der visuellen Information in den ersten 10–15 Koeffizienten (oben links). DCT selbst ist verlustfrei und reversibel!
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+
+
+---
+
+# JPEG: Schritt 5 – Quantisierung
**Hier passiert der Datenverlust.**
-Hohe räumliche Frequenzen (Details) → grob speichern oder weglassen
-Niedrige Frequenzen (Flächen) → erhalten
+Die DCT hat sortiert: Wichtiges von Unwichtigem getrennt
+**Jetzt wird aufgeräumt:**
+- Wichtige Werte (niedrige Frequenz, große Flächen) → präzise behalten
+- Unwichtige Werte (hohe Freqzenz, feine Details) → vergröbern oder auf Null setzen
+
+**Das Ergebnis:**
+Von den 64 Werten pro Block bleiben oft nur 5–15 übrig.
+Der Rest wird zu Nullen (lassen sich extrem gut komprimieren)
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+---
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# JPEG: Schritt 5 – Zigzag & RLE
**Nach Quantisierung:** Viele Werte sind 0 (v.a. hohe Frequenzen).
@@ -496,6 +555,11 @@ Lange Null-Sequenzen sind ideal für RLE.
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+
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# JPEG: Schritt 6 – Huffman-Coding
**Verlustfreie Kompression der Restwerte**