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Modulverantwortliche/r: Peter Hastreiter
Lehrende:
Peter Hastreiter
Startsemester: |
SS 2014 | Dauer: |
1 Semester | Turnus: |
jährlich (SS) |
Präsenzzeit: |
60 Std. | Eigenstudium: |
90 Std. | Sprache: |
Deutsch |
Lehrveranstaltungen:
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Applied Visualization
(Vorlesung, 2 SWS, Roberto Grosso, Di, 12:15 - 13:45, 01.150-128; Di, 16:15 - 17:45, 01.151-128)
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Tutorials to Applied Visualization
(Übung, 2 SWS, Christian Siegl et al., Di, 14:15 - 15:45, 01.150-128; Mi, 8:15 - 9:45, 01.150-128)
Inhalt:
Die Visualisierung beschäftigt sich mit allen Aspekten, die im Zusammenhang stehen mit der visuellen Aufbereitung der (oft großen) Datenmengen aus technisch-wissenschaftlichen Experimenten oder Simulationen zum Zwecke des tieferen Verständnisses und der einfacheren Präsentation komplexer Phänomene. Die Vorlesung gibt eine Einführung in die grundlegenden Algorithmen und Datenstrukturen, sowie einen Überblick über die verfügbaren Softwarewerkzeuge und verbreiteten Dateiformate.
Behandelt werden u.a. folgende Themen:
Visualisierungsszenarien
Gitterstrukturen und Interpolation
Verfahren für 2D Skalar- und Vektorfelder
Verfahren für 3D Skalar- und Vektorfelder
Verfahren für multivariate Daten
Volumenvisualisierung mit Isoflächen
Direktes Volume-Rendering
In der Übung werden die Vorlesungsinhalte eingeübt und vertieft.
Lernziele und Kompetenzen:
Die Studierenden:
verfügen über tieferes Verständnis der visuellen Aufarbeitung von großen Datenmengen aus technisch-wissenschaftlichen Experimenten oder Simulationen
sind mit grundlegenden Algorithmen und Datenstrukturen der Visualisierung wissenschaftlicher Daten vertraut
verfügen über einen Überblick über die verfügbaren Softwarewerkzeuge und verbreiteten Dateiformate
sind fähig, einfachere Präsentation komplexer Phänomene mit erlernten Methoden selbständig vorzubereiten
sind in der Lage, selbstständig einfache Computerprogramme für die Visualisierung anwendungsspezifischer Daten zu entwickeln.
Literatur:
- M. Ward, G.G. Grinstein, D. Keim, Interactive Data Visualization: Foundations, Techniques, and Applications, Taylor & Francis, 2010
AC. Telea, Data Visualization: Principles and Practice, AK Peters, 2008
C.D. Hansen and C.R. Johnson, Visualization Handbook, Academic Press, 2004
G.M. Nielson, H. Hagen, H.Müller, Scientific Visualization, IEEE Computer Society Press, Los Alamitos, 1997
Verwendbarkeit des Moduls / Einpassung in den Musterstudienplan:
- Informatik (Bachelor of Science)
(Po-Vers. 2009w | Wahlpflichtbereich (5. und 6. Semester) | Wahlpflichtmodule | Vertiefungsmodul Graphische Datenverarbeitung)
Dieses Modul ist daneben auch in den Studienfächern "Computational Engineering (Rechnergestütztes Ingenieurwesen) (Bachelor of Science)", "Computational Engineering (Rechnergestütztes Ingenieurwesen) (Master of Science)", "Informatik (Master of Science)", "Informations- und Kommunikationstechnik (Master of Science)", "Life Science Engineering (Master of Science)", "Maschinenbau (Bachelor of Science)", "Maschinenbau (Master of Science)", "Mechatronik (Bachelor of Science)", "Mechatronik (Master of Science)", "Medizintechnik (Master of Science)" verwendbar. Details
Studien-/Prüfungsleistungen:
Applied Visualization (Lecture and Tutorials) (Prüfungsnummer: 37211)
- Prüfungsleistung, mündliche Prüfung, Dauer (in Minuten): 30, benotet
- Anteil an der Berechnung der Modulnote: 100.0 %
- Erstablegung: SS 2014, 1. Wdh.: WS 2014/2015
1. Prüfer: | Günther Greiner |
Applied Visualization (Lecture and Tutorials) (Prüfungsnummer: 70701)
- Prüfungsleistung, mündliche Prüfung, Dauer (in Minuten): 30, benotet
- Anteil an der Berechnung der Modulnote: 100.0 %
- Erstablegung: SS 2014, 1. Wdh.: WS 2014/2015
1. Prüfer: | Günther Greiner |
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UnivIS ist ein Produkt der Config eG, Buckenhof |
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