Informationsvisualisierung und Applied Visualization (InfoVIS + AppVis)10 ECTS
(englische Bezeichnung: Information Visualization and Applied Visualization)

Lehrveranstaltungen:

• • Informationsvisualisierung (WS 2014/2015)
    (Vorlesung, 2 SWS, Roberto Grosso, Mo, 14:15 - 15:45, 01.150-128)
  • Übung zur Informationsvisualisierung (WS 2014/2015)
    (Übung, Franziska Bertelshofer et al., Di, 10:15 - 11:45, 01.150-128)
  • Applied Visualization (SS 2015)
    (Vorlesung, 2 SWS, Roberto Grosso, Mo, 8:15 - 9:45, 01.150-128, H6)
  • Tutorials to Applied Visualization (SS 2015)
    (Übung, 2 SWS, Christian Siegl et al., Di, 12:15 - 13:45, 01.150-128; Mi, 16:15 - 17:45, 01.150-128)

Empfohlene Voraussetzungen:

Es wird empfohlen, folgende Module zu absolvieren, bevor dieses Modul belegt wird:

Algorithmik kontinuierlicher Systeme (SS 2014)

Inhalt:

Informationsvisualisierung

• Graphen und Netzwerke

• Dynamische Graphen

• Hierarchien und Bäume

• Multivariate Daten

• Time-Series Daten

• Textvisualisierung

• Visualisierung Biologischer Daten
  

Applied Visualization

• 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

Lernziele und Kompetenzen:

Die Studierenden:

• verfügen über tieferes Verständnis der visuellen Aufarbeitung von großen Datenmengen aus Experimenten oder Simulationen

• veranschaulichen die wichtigen Algorithmen und Datenstrukturen zur Visualisierung wissenschaftlicher Daten

• klassifizieren, vergleichen und erläutern die Funktionsweise der Algorithmen der Informationsvisualisierung

• verfügen über einen Überblick über Softwarewerkzeuge und verbreitete Dateiformate

• wenden diese Visualisierungswerkzeuge zur Lösung praxisrelevanter Probleme die Informationsvisualisierung und der Visualisierung wissenschaftlicher Daten an

• sind fähig, einfachere Präsentationen komplexer Phänomene mit erlernten Methoden selbständig vorzubereiten

• sind in der Lage, selbstständig einfache Aufgaben der Visualisierung anwendungsspezifischer Daten zu entwickeln

Literatur:

• Robert Spence: Information Visualization: Design for Interaction

• Stuart K. Card, Jock Mackinlay, Ben Shneiderman: Readings in Information Visualization – Using Vision to Think

• Benjamin B. Bederson, Ben Shneiderman: The Craft of Information Visualization – Readings and Reflections

• 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:

1. Informatik (Bachelor of Science)
   (Po-Vers. 2009s | Wahlpflichtbereich (5. und 6. Semester) | Wahlpflichtmodule | Vertiefungsmodul Graphische Datenverarbeitung)
2. Informatik (Bachelor of Science)
   (Po-Vers. 2009w | Wahlpflichtbereich (5. und 6. Semester) | Wahlpflichtmodule | Vertiefungsmodul Graphische Datenverarbeitung)
3. Informatik (Master of Science)
   (Po-Vers. 2010 | Wahlpflichtbereich | Säule der anwendungsorientierten Vertiefungsrichtungen | Vertiefungsmodul Graphische Datenverarbeitung)

Studien-/Prüfungsleistungen:

Informationsvisualisierung und Applied Visualization (Prüfungsnummer: 493506)

(englischer Titel: Information Visualization and Applied Visualization)

Prüfungsleistung, mehrteilige Prüfung, benotet

Anteil an der Berechnung der Modulnote: 100.0 %

weitere Erläuterungen:
50% der Punkte aus den Übungen, Note aus 30-minütiger mündlicher Prüfung

Erstablegung: SS 2015, 1. Wdh.: WS 2015/2016

1. Prüfer:

Roberto Grosso