TU Wien:Echtzeit-Visualisierung VU (Waldner)
- Echtzeit-Visualisierung VU (Kovacs) (TU Wien, 0 Materialien)
- Echtzeit-Visualisierung VU (Purgathofer) (TU Wien, 1 Material)
- Echtzeit-Visualisierung VU (Raidou) (TU Wien, 0 Materialien)
- Echtzeit-Visualisierung VU (Waldner) (TU Wien, 1 Material)
Daten[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
| Vortragende | Henry Ehlers• Aron Samuel Kovacs• Renata Georgia Raidou• Manuela Waldner |
|---|---|
| ECTS | 3,0 |
| Alias | Realtime Visualization (en) |
| Letzte Abhaltung | 2023W |
| Sprache | English |
| Mattermost | echtzeit-visualisierung • Register • Mattermost-Infos |
| Links | tiss:186191, tiss:186.191 |
| Masterstudium Data Science | Modul VAST/EX - Visual Analytics and Semantic Technologies - Extension |
| Masterstudium Visual Computing | Modul Advanced Visualization (Gebundenes Wahlfach) |
Inhalt[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
Verschiedene Arten der Echtzeitvisualisierung werden anhand von Beispielen erläutert (Computertomographie, Ultraschallvisualisierung, Molekülvisualisierung, Flutmanagement und -simulation). Technische Hintergründe zu Datenstrukturen, CUDA-Beschleunigung und Visualisierungsmechanismen (Brushing, Aggregation,...) werden aufgezeigt.
Übungsteil: 2 Submissions, WS2021 eine zur Impostor-Molekülvisualisierung, eine zur CUDA-Beschleunigung der Kernel Density Estimation.
Gewichtung: 50/50 Übung/Prüfung. Beide Teilübungen zu je 25 Punkten müssen positiv sein (je mind. 12,5 Pkt.), die Vorlesungsprüfung ebenfalls >25 Punkte.
Ablauf[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
Übungen sind beide erst am Ende des Semesters fällig, sonst prerecorded Lectures mit optionaler Livediskussion am Ende (für Bonuspunkte unbedingt teilnehmen!).
Benötigte/Empfehlenswerte Vorkenntnisse[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
Informationsvisualisierung zu empfehlen, aber wirklich nicht notwendig, hilft allerdings beim Verständnis der Visualisierungsgrundlagen.
Vortrag[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
Prerecorded mit Livediskussionsrunde wöchentlich (Bonuspunkte).
Übungen[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
2 Aufgaben, 1x Molekülvisualisierung mit Impostor-Approach, 1x CUDA-accelerated Kernel Density Estimation. Ohne Vorwissen recht schwierig, sich einzuarbeiten, es gibt allerdings bei beiden Übungen reichlich Bonuspunkte für verhältnismäßig einfache Extraaufgaben.
Prüfung, Benotung[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
Mündliche Prüfung mit zwei Fragen zu je 25 Punkten. WS2021:
1. "In welchen Teilen der Visualisierungspipeline können Echtzeitkomponenten relevant sein? Nenne Beispiele!" 2. "Was sind Quadtrees, wie funktionieren sie, wo finden sie Anwendung in der Echtzeitvisualisierung?"
Dauer der Zeugnisausstellung[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
noch offen
Zeitaufwand[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
Vorlesungsprüfung: 10h Übung: 25h
Unterlagen[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
noch offen
Tipps[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
noch offen
Highlights / Lob[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
noch offen
Verbesserungsvorschläge / Kritik[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
noch offen