Course Visualization

Prof. Dr. Bernd Fröhlich
Dr. Patrick Riehmann
M.Sc. Dora Kiesel
M.Sc. Gareth Rendle

Im ersten Teil der Veranstaltung werden die wichtigsten Verfahren und Techniken aus dem Bereich der Informationsvisualisierung für folgende Datentypen vorgestellt: multi-dimensionale und hierarchische Daten, Graphen, Zeitreihen und mengenbasierte Daten. Der zweite Teil beschäftigt sich mit verschiedenen Ansätzen und Algorithmen zur Visualisierung volumetrischer und vektorieller Simulations- und Messdaten. Die Veranstaltung wird englischsprachig angeboten.

In den Übungen werden eine Auswahl der in den Vorlesungen vorgestellten Visualisierungsansätze umgesetzt, getestet und evaluiert. Ein separates Abschlussprojekt wird angeboten und mit zusätzlich 1,5 ECTS angerechnet.

The first part of this course presents fundamental and advanced information visualization techniques for multi-dimensional and hierarchical data, graphs, time-series data and set-based data. During the second half, algorithms and models for the scientific visualization of volumetric and vector-based data as well as corresponding out-of-core and level-of-detail techniques for handling very large datasets are introduced. This course will be taught in English.

Lab classes focus on implementing, testing and evaluating the visualization approaches presented during the lectures. A separate final project is offered and credited with additional 1.5 ECTS.

Programmierkenntnisse sowie gute Kenntnisse von Algorithmen und Datenstrukturen sind erforderlich, z.B. nachgewiesen durch den erfolgreichen Abschluss der entsprechenden Lehrveranstaltungen des Bachelor-Studiengangs Medieninformatik. In den Laborveranstaltungen werden JavaScript- und grundlegende GLSL-Programmierung eingesetzt. Grundkenntnisse der Computergrafik sind hilfreich, z.B. erworben durch die Vorlesung Computergrafik im Bachelor-Studiengang Medieninformatik.

Programming skills, as well as a good grasp of algorithms and data structures, are required, and can be proven through successful completion of the corresponding courses from, for example, the Medieninformatik Bachelor programme. Javascript and basic GLSL programming languages will be used in the lab classes. Basic computer graphics knowledge is helpful, e.g. from taking the computer graphics course from the Medieninformatik Bachelor programme.

Vorlesungsbegleitende Übungen, mündliche oder schriftliche Prüfung. Ein abschließendes Projekt wird separat bewertet und erhält zusätzliche 1.5 ECTS. Hinweis: Wenn 6 ECTS benötigt werden, ist diese Projekt verpflichtend zu belegen

The course comprises of lab class assignments throughout the semester, as well as an oral or written exam at the end of the semester. A separate final project is offered, and credited with an additional 1.5 ECTS. Note: The final project is mandatory for students that need 6 ECTS.

• Moodle-Kursseite
  • Link
• Live-Vorlesung
  
  • Termin: einmalig am Donnerstag, 13. April 2023, 13:30 - 15.00 Uhr (S143 - Seminarraum 2.16)
    
  • Vorlesungsvideos erscheinen online zur Verfügung
  • Jede Vorlesung wird in der dazugehörigen Übung kurz zusammengefasst und besprochen
• Pflichtübung (Online-Präsenzübung im BigBlueButton-Übungsraum des Moodle-Kurses)
  • Montag 17:00-18:30 Uhr (Master,  S143 - Seminarraum 2.16) ab dem 17. April 2023 und Dienstag 9.15 - 10.45 Uhr (Bachelor, S143 - Seminarraum 2.16) ab dem 18. April 2023
    

• Moodle course page
  • Link
• live lecture
  
  • date and time: once on Thursday, April 13, 2023, 13:30 - 15:00 (S143 -  Room 2.16)
    
  • subsequent lecture videos will be available on Moodle. They will be summarized and discussed in the respective lab class.
• mandatory lab class
  
  • Mondays 17:00-18:30 (Master,  S143 - Room 2.16) starting April 17, 2023  and Tuesdays, 09:15 - 10:45  (Bachelor,  S143 - Room 2.16) starting April 18, 2023
  • all times are in Central European Time!

Das Abschlussprojekt des Kurses Visualisierung verlangt von den Teilnehmenden, dass sie die im Kurs erworbenen theoretischen und praktischen Fähigkeiten bei der Konzeption, Umsetzung und Präsentation eines individuellen kleinen Forschungsprojekts anwenden. Insbesondere ist es Ihre Aufgabe, ein Problem auszuwählen, eine Lösung zu entwickeln, eine effektive und effiziente Umsetzung zu finden und Ihre Ergebnisse in einem prägnanten Vortrag zu präsentieren. Dies ist eine unschätzbare Gelegenheit, ein interessantes Thema Ihrer Wahl aus dem Bereich der Visualisierung zu bearbeiten.

Die Themen der Abschlussprojekte sollten mit den Lehrenden abgestimmt werden. Die Bewertung der Projekte erfolgt durch eine öffentliche Präsentation mit den Dozenten und den anderen Studierenden am Ende des Semesters. Jede Gruppe muss ihr laufendes System zusammen mit einigen Übersichtsfolien präsentieren, in denen die Idee und die Herangehensweise an das Thema erläutert werden.
Die Abschlussprojekte können in Zweierteams bearbeitet werden. Das Projekt wird benotet und ist zusätzliche 1,5 ECTS wert. Es ist verpflichtend für Studenten, die 6 ECTS benötigen, und ihre endgültige Kursnote wird entsprechend den ECTS kombiniert.

The final project of the Visualization course requires the participants to apply the theoretical and practical skills obtained during the course to the design, implementation, and presentation of a small stand-alone research project. It is your task to select a problem, develop a solution, come up with an effective and efficient implementation, and present your results in a concise talk. This is an invaluable opportunity to work on an interesting topic of your choice in the field of visualization.

Students should coordinate with the lab class instructors when selecting a topic. Student projects are graded based on a presentation to the instructors and the other students at the end of the semester. Each group must present their working system, along with a few overview slides describing their idea and approach to the topic.

Die Übungen werden nach folgendem Schema basierend auf der Prozentzahl erreichter Punkte in den einzelnen Übungen bewertet.

The following list shows the grade that will be assigned when a given percentage of the available points are accrued.

• Bewertung der Übungen / Grading of lab class assignments:
  • 1.0   >=95.0
  • 1.1   [93.5-95.0)
  • 1.2   [92.0-93.5)
  • 1.3   [90.5-92.0)
  • 1.4   [89.0-90.5)
  • 1.5   [87.5-89.0)
  • 1.6   [86.0-87.5)
  • 1.7   [84.5-86.0)
  • 1.8   [83.0-84.5)
  • 1.9   [81.5-83.0)
  • 2.0   [80.0-81.5)
  • 2.1   [78.5-80.0)
  • 2.2   [77.0-78.5)
  • 2.3   [75.5-77.0)
  • 2.4   [74.0-75.5)
  • 2.5   [72.5-74.0)
  • ...
  • 3.0   [65.0-66.5)
  • ...
  • 4.0   [50.0-51.5)

• bei weniger als 50% der Punkte aus den Übungen wird keine Klausurzulassung erteilt
• if fewer than 50% of the points in the lab class are accrued, the student will not be admitted to the exam.
• Zusammensetzung der Gesamtnote / computation of the final grade
  • Übungsnoten / lab class assignments: 1/3
    • InfoVis: 70%
    • SciVis: 30%
  • Klausur / exam: 2/3
  • Abschlussprojekt / final project (für zusätzliche 1.5 ECTS / for additional 1.5 ECTS)
    • für 6 ECTS werden die Kursnote und die Note des Abschlussprojekts entsprechend der ECTS verrechnet
    • for 6 ECTS the course grade and the grade for the final project will be combined based on the respective ECTS