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Lehrende: Dr. Marc Rautenhaus
Veranstaltungsart:
Vorlesung
Anzeige im Stundenplan:
DV-VL
Semesterwochenstunden:
4
Unterrichtssprache:
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl:
- | 40
Kommentare/ Inhalte:
In vielen Arbeitsfeldern (z.B. Medizin, Ingenieurswissenschaften, Geowissenschaften) produzieren Datenerfassungssysteme und numerische Simulationsmodelle große Datenmengen, die analysiert und kommuniziert werden sollen. Eine visuelle Darstellung solcher komplexer Daten ist ein wichtiges Mittel, um sie für den Menschen begreiflich und interpretierbar zu machen. Dabei spielt eine Rolle, wie numerische Daten mithilfe von Algorithmen in verständliche visuelle Darstellungen überführt werden können, aber auch, wie mit den Darstellungen interagiert werden kann und wie Visualisierungen mit anderen Verfahren der Datenanalyse in interaktiven Workflows kombiniert werden können. Diese Veranstaltung ist eine Einführung in das Thema computer-basierte Datenvisualisierung. Es werden verschiedene Aspekte der Visualisierung beleuchtet, von typischen Datenquellen und der Datenstruktur, über Visualisierungsalgorithmen und dafür benötigten Elementen der Computergrafik, bis hin zu kognitiven Aspekten der menschlichen Wahrnehmung von Visualisierungselementen und Farben. Die behandelten Aspekte werden anhand konkreter Anwendungen vertieft. In einer begleitenden praktischen Programmierübung werden exemplarische Methoden in C++ und OpenGL umgesetzt (ACHTUNG: Falls keine Vorkenntnisse in C++ vorhanden sind, ist die Bereitschaft zur Einarbeitung nötig).
Lernziel:
Die Studierenden erhalten einen Überblick über Grundlagen, Anwendungen, und Methoden für die computerbasierte Visualisierung von verschiedenen Datentypen für Datenanalyse und Kommunikation. Die Teilnehmer lernen grundlegende Visualisierungsalgorithmen kennen, die in moderner Visualisierungssoftware zum Einsatz kommen, und verstehen, welche Methoden für welche Datenarten und Darstellungszwecke geeignet sind. In der praktischen Programmierübung lernen sie, wie exemplarisch ausgewählte Visualisierungsalgorithmen in C++ und OpenGL implementiert werden.
Vorgehen:
In der Vorlesung werden folgende Themen behandelt; exemplarische Visualisierungs-Algorithmen werden in der Übung in C++ und OpenGL praktisch umgesetzt.
· Überblick über das Thema Computer-basierte Datenvisualisierung
· Methodische Grundlagen (Visualisierungspipeline, Datenquellen, Datentypen)
· Anwendungsbereiche
· Datenrepräsentation und -rekonstruktion
· Grundlagen der Computergrafik für Visualisierungsalgorithmen
· Visualisierungsmethoden für Skalardaten
· Visualisierungsmethoden für Vektordaten
· Grundlagen der Farbdarstellung und -wahrnehmung
· Einsatz von Graphical Processing Units (GPUs) in der Visualisierung
· Informationsvisualisierung
· Interactive Visual Analysis und Visual Analytics
Literatur:
· A. Telea: Data visualization, principles and practice (2015), https://kataloge.uni-hamburg.de/DB=1/XMLPRS=N/PPN?PPN=821727648
· M. Ward et al.: Interactive data visualization (2015), https://kataloge.uni-hamburg.de/DB=1/XMLPRS=N/PPN?PPN=823588084
· C. Ware: Information visualization (2012), https://ebookcentral.proquest.com/lib/subhh/detail.action?docID=892223&query=Information+Visualization#
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