186.141 Informationsvisualisierung
Diese Lehrveranstaltung ist in allen zugeordneten Curricula Teil der STEOP.
Diese Lehrveranstaltung ist in mindestens einem zugeordneten Curriculum Teil der STEOP.

2024S, VO, 2.0h, 3.0EC
TUWELLectureTube

Merkmale

  • Semesterwochenstunden: 2.0
  • ECTS: 3.0
  • Typ: VO Vorlesung
  • LectureTube Lehrveranstaltung
  • Format der Abhaltung: Präsenz

Lernergebnisse

Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage die theoretischen Konzepte, die in der Informationvisualisierung angewandt werden und in der Vorlesung vorgestellt wurden (z.B. Visualisierung von multidimensionalen Daten, Visualisierung von multivariaten Netzwerken), zu beschreiben. Sie sind außerdem in der Lage bestehende Visualisierungen fundiert zu kritisieren und Verbesserungsvorschläge zu machen. Wenn Daten und Anwendungsszenarien gegeben sind, sind sie in der Lage passende State-of-the-Art Visualisierungs- und Interaktionstechniken vorzuschlagen um die Daten darzustellen. 

Inhalt der Lehrveranstaltung

Informationsvisualisierung umfasst die Verwendung computergestüzter, interaktiver, visueller Repräsentationen von abstrakten Daten zur Verstärkung des Erkenntnisgewinns. Die Studenten sollen sich mit den Konzepten und Techniken der Informationsvisualisierung vertraut machen. Nach einer allgemeinen Einführung in Visualisierung werden aktuelle Forschungsergebnisse in dem Bereich vorgestellt. Die Themen umfassen unter anderem: 

  • Data & Visual Encodings
  • Visual & Perceptual Principles
  • Multivariate & High-Dimensional Data Visualization
  • Multivariate Network Visualization 
  • Scalable Visualization for Big Data
  • Explainable AI
  • Anwendungen der Visualisierung, z.B. im Bereich der Biologie oder Motorenbau
  • Evaluierung

Es gibt eine begleitende Übung zur Vorlesung. 

Didaktisches Vorgehen: Mittels elektronischer Folien wird eine Einführung zur Informationsvisualisierung geboten. (Internationale) Fachkollegen halten Gastvorträge zu aktuellen Spezialthemen. 

Alle Vorlesungsmaterialien, Vorlesungstermine, Readings, Prüfungsanmeldungen, News etc. befinden sich in TUWEL. Die Vorlesungstermine alternieren zwischen Mittwoch 15:15-16:45 in FAV01 und Donnerstags 13:15-14:45 in EI5 (siehe "Einzeltermine anzeigen"). 

Methoden

Vorträge mit Folien und bereitgestellte Literatur (Readings). 

Prüfungsmodus

Schriftlich und Mündlich

Weitere Informationen

ECTS Breakdown: 3 ECTS = 75 Stunden

  • Vorlesung: 28 Stunden
  • Gastvorträge: 4 Stunden
  • Literatur: 14 Stunden
  • Prüfungsvorbereitung: 27 Stunden
  • Prüfung: 2 Stunden

Vortragende Personen

Institut

LVA Termine

TagZeitDatumOrtBeschreibung
Mi.15:00 - 17:0006.03.2024 - 12.06.2024FAV Hörsaal 1 Helmut Veith - INF Vorlesung
Do.13:00 - 15:0007.03.2024 - 27.06.2024EI 5 Hochenegg HS Vorlesung
Do.13:00 - 15:0021.03.2024EI 5 Hochenegg HS Vorlesung
Informationsvisualisierung - Einzeltermine
TagDatumZeitOrtBeschreibung
Mi.06.03.202415:00 - 17:00FAV Hörsaal 1 Helmut Veith - INF Vorlesung
Do.07.03.202413:00 - 15:00EI 5 Hochenegg HS Vorlesung
Do.14.03.202413:00 - 15:00EI 5 Hochenegg HS Vorlesung
Do.21.03.202413:00 - 15:00EI 5 Hochenegg HS Vorlesung
Mi.17.04.202415:00 - 17:00FAV Hörsaal 1 Helmut Veith - INF Vorlesung
Mi.24.04.202415:00 - 17:00FAV Hörsaal 1 Helmut Veith - INF Vorlesung
Do.25.04.202413:00 - 15:00EI 5 Hochenegg HS Vorlesung
Mi.22.05.202415:00 - 17:00FAV Hörsaal 1 Helmut Veith - INF Vorlesung
Do.23.05.202413:00 - 15:00EI 5 Hochenegg HS Vorlesung
Mi.05.06.202415:00 - 17:00FAV Hörsaal 1 Helmut Veith - INF Vorlesung
Do.06.06.202413:00 - 15:00EI 5 Hochenegg HS Vorlesung
Mi.12.06.202415:00 - 17:00FAV Hörsaal 1 Helmut Veith - INF Vorlesung
Do.13.06.202413:00 - 15:00EI 5 Hochenegg HS Vorlesung
Do.20.06.202413:00 - 15:00EI 5 Hochenegg HS Vorlesung
Do.27.06.202413:00 - 15:00EI 5 Hochenegg HS Vorlesung

Leistungsnachweis

Am Ende des Semesters findet eine schriftliche Prüfung statt. Prüfungstermine werden in TUWEL kommuniziert. 

LVA-Anmeldung

Von Bis Abmeldung bis
05.02.2024 23:55 27.03.2024 22:55 28.03.2024 22:55

Curricula

StudienkennzahlVerbindlichkeitSemesterAnm.Bed.Info
066 645 Data Science Pflichtfach2. Semester
066 926 Business Informatics Gebundenes Wahlfach
066 932 Visual Computing Gebundenes Wahlfach
066 933 Information & Knowledge Management Pflichtfach
066 935 Media and Human-Centered Computing Pflichtfach1. Semester

Literatur

Es wird kein Skriptum zur Lehrveranstaltung angeboten.

Begleitende Lehrveranstaltungen

Sprache

Englisch