Course Visualization

Prof. Dr. Bernd Fröhlich
M.Sc. Joshua Reibert
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 ETCS 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 ETCS.

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 decent knowledge of algorithms and datastructures are required, e.g. proven by successful completion of the corresponding courses of the Medieninformatik Bachelor programme. Javascript and basic GLSL programming will be used in the lab classes. Basic computer graphics knowledge is helpful, e.g. the computer graphics course of 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

Assignments of lab class, oral or written exam. A separate final project is offered and credited with additional 1.5 ETCS. Note: The final project is mandatory for students that need 6 ECTS.

• Moodle-Kursseite
  • Einschreibeschlüssel: vrsys_2021_vis
  • Einschreibung ist ab dem 1. April 2021 möglich
• Live-Vorlesung (Link zum BBB im Moodle-Kursraum)
  • Termin: Donnerstags, 13.30 - 14.30 Uhr ab dem 8. April 2021
  • Vorlesungsvideos erscheinen online i.a. Mittwochs
• Pflichtübung (Online-Präsenzübung im BigBlueButton-Übungsraum des Moodle-Kurses)
  • Montags, 17.00- 18.30 Uhr (auf Englisch für Masterstudiengänge) ab dem 12. April 2021
  • Dienstags, 11.00 - 12.30 Uhr (auf Deutsch für Bachelorstudiengänge) ab dem 13. April 2021

• Moodle course page
  • enrolment key: vrsys_2021_vis
  • the enrolment opens April 1, 2021
• live lecture (link to BBB room on Moodle course page)
  • date and time: Thursdays, 13:30 - 14:30h starting April 8, 2021
  • lecture videos will be published on Moodle typically on Wednesdays
• mandatory lab class (online using BigBlueButton on Moodle)
  
  • Mondays, 17:00- 18:30 (in English for Master's programmes) starting April 12, 2021
  • Tuesdays, 11:00 - 12:30 (in German for Bachelor's programmes) starting April 13, 2021
• 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 course Visualization requires the participants to apply the theoretical and practical skills obtained during the course to the design, implementation, and presentation of an individual small research project. In particular, 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.

The topics of the student projects should be coordinated with the lab class instructors. Student projects are graded based on a public presentation to the instructors and the other students at the end of the term. Each group has to present their running system along with a few overview slides detailing 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 scheme lists the grades depending on the percentage of the achieved points in the individual lab class exercises

• 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
• less than 50% of the points in the lab class is insufficient for an admission 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