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Applied Visualization (AppVis)5 ECTS (englische Bezeichnung: Applied Visualization)
Modulverantwortliche/r: Tobias Günther Lehrende:
Tobias Günther
Start semester: |
SS 2021 | Duration: |
1 semester | Cycle: |
jährlich (SS) |
Präsenzzeit: |
60 Std. | Eigenstudium: |
90 Std. | Language: |
Englisch |
Lectures:
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Applied Visualization
(Vorlesung, 2 SWS, Tobias Günther, Thu, 10:15 - 11:45, H4)
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Tutorials to Applied Visualization
(Übung, 2 SWS, Tobias Günther et al., Thu, 14:15 - 15:45, 16:15 - 17:45, Zoom-Meeting)
Empfohlene Voraussetzungen:
It is recommended to finish the following modules before starting this module:
Algorithmen und Datenstrukturen (WS 2020/2021)
Inhalt:
The amount of data, generated in the pursuit of scientific discovery, keeps rapidly increasing across all major scientific disciplines. How can we make sense of large, time-dependent, high-dimensional and multi-variate data? This lecture provides an introduction into scientific visualization. Throughout the course, we cover the fundamental perception basics needed to convey information accurately. After categorizing different data types based on their dimensionality, we dive deeper into specific techniques for scalar and vector valued data. To facilitate the discovery of patterns and to support the communication of findings, we further elaborate on data reduction, feature extraction, and interactive exploration. This module covers the following topics:
a review of scalar and vector calculus
data structures and data acquisition techniques
direct and indirect scalar field visualization
geometry-based, feature-based and topology-based vector field visualization
multi-variate data visualization
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There are voluntary exercises. Theoretical exercises concentrate on feature extraction from scalar and vector data, while programming exercises demonstrate the use of frameworks, such as the Visualization Tool Kit, to implement interactive scientific data visualizations. The module is concluded with an electronic exam.
Lernziele und Kompetenzen:
Students are able to:
classify data and select appropriate visualization techniques
calculate differential properties of scalar and vector fields
identify features in scalar and vector-valued data
implement numerical extraction algorithms
learn the advantages and disadvantages of common visualization techniques
use perceptual basics to select appropriate visualization methods
explain and apply common interaction and data exploration paradigms
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: Das Modul ist im Kontext der folgenden Studienfächer/Vertiefungsrichtungen verwendbar:
- Medizintechnik (Bachelor of Science)
(Po-Vers. 2018w | TechFak | Medizintechnik (Bachelor of Science) | Gesamtkonto | Pflicht- und Wahlpflichtmodule der Studienrichtung Medizinelektronik, medizinische Bild- und Datenverarbeitung (Modulgruppen B5 und B8) | B8 Wahlpflichtmodule der Studienrichtung Medizinelektronik, medizinische Bild- und Datenverarbeitung | Vertiefungsmodule ET/INF | Applied Visualization)
- Medizintechnik (Bachelor of Science)
(Po-Vers. 2018w | TechFak | Medizintechnik (Bachelor of Science) | Gesamtkonto | Pflicht- und Wahlpflichtmodule der Studienrichtung Medizinische Gerätetechnik, Produktionstechnik und Prothetik (Modulpruppen B6 und B8) | B8 Wahlpflichtmodule der Studienrichtung Medizinische Gerätetechnik, Produktionstechnik und Prothetik | Vertiefungsmodule MB/WW/CBI | Applied Visualization)
Studien-/Prüfungsleistungen:
Applied Visualization (Prüfungsnummer: 37211)
(englischer Titel: Applied Visualisation)
- Prüfungsleistung, elektronische Prüfung, Dauer (in Minuten): 90, benotet, 5.0 ECTS
- Anteil an der Berechnung der Modulnote: 100.0 %
- weitere Erläuterungen:
Klausur in elektronischer Form mit einem Anteil im Antwort-Wahl-Verfahren
- Erstablegung: SS 2021, 1. Wdh.: WS 2021/2022
1. Prüfer: | Tobias Günther |
- Termin: 21.09.2021, 13:00 Uhr, Ort: Erlangen (91058), Gebbertstraße 123b, Ballspielhalle
Termin: 22.03.2022, 12:00 Uhr, Ort: Ballspielhalle, Gebbertstr. 123b, Erlangen
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