Course Information: In many areas of computer science such as robotics, computer graphics, virtual reality, and geographic information systems, it is necessary to store, analyze, and create or manipulate spatial data. This course deals with the algorithmic aspects of these tasks: we study techniques and concepts needed for the design and analysis of geometric algorithms and data structures. Each technique and concept will be illustrated on the basis of a problem arising in one of the application areas mentioned above.
oferecido por
Geometric Algorithms
EIT DigitalInformações sobre o curso
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Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Nível intermediário
Aprox. 18 horas para completar
Inglês
Legendas: Inglês
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EIT Digital
EIT Digital is a European education and innovation organisation with a mission to foster digital technology innovation and entrepreneurial talent for economic growth and quality of life. By linking education, research and business, EIT Digital empowers digital top talents for the future.
Programa - O que você aprenderá com este curso
7 horas para concluir
Plane Sweep Algorithms
In this module we will discuss an algorithm for line segment intersection that does not only depend on the input size, i.e. the number of line segments, but also on the output size, i.e. the number of intersections. This algorithm uses the Plane Sweep technique, which is applicable to many algorithmic problems in the Euclidean plane.
7 horas para concluir
4 vídeos (Total 25 mín.)
7 horas para concluir
Voronoi diagrams and Delaunay triangulations
In this module we will introduce the notions of Voronoi diagrams and Delaunay triangulations and its properties. Furthermore we will an algorithm for constructing Delaunay triangulations using the technique of randomized incremental construction. We will see how to analyze these types of algorithms.
7 horas para concluir
8 vídeos (Total 45 mín.)
4 horas para concluir
Orthogonal range searching
In this module we will introduce the problem of range searching. We will first look at the one dimensional case and later on generalize to higher dimensions. We will see two data structures that allow for range searching, namely KD Trees and Range Trees. We will compare them by looking at construction time, space usage and query time.
4 horas para concluir
6 vídeos (Total 43 mín.)
Perguntas Frequentes – FAQ
Quando terei acesso às palestras e às tarefas?
O que recebo ao adquirir o Certificado?
Existe algum auxílio financeiro disponível?
Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.
