186.191 Echtzeit-Visualisierung
Diese Lehrveranstaltung ist in allen zugeordneten Curricula Teil der STEOP.
Diese Lehrveranstaltung ist in mindestens einem zugeordneten Curriculum Teil der STEOP.

2023W, VU, 2.0h, 3.0EC
TUWEL

Merkmale

  • Semesterwochenstunden: 2.0
  • ECTS: 3.0
  • Typ: VU Vorlesung mit Übung
  • Format der Abhaltung: Hybrid

Lernergebnisse

Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage Echtzeitvisualisierungsalgorithmen zu verstehen und zu implementieren. Sie sind befähigt, interaktive Systeme um visuell große und komplexe Daten zu analysieren, umzusetzen. 

 

Inhalt der Lehrveranstaltung

In particular, the aims and scope of the course are: 

  • learn advanced theoretical concepts and algorithms for real-time visualization (e.g., in-situ visualization, parallel rendering & visualization, scalable visual analytics approaches, advanced volume rendering techniques)
  • learn practical skills in programming on graphics hardware (e.g., shader programming, GPGPU computing, distributed visualization, real-time visualization on the web using WebGL and WebGPU)
  • see bleeding edge real-time visualization applications (e.g., molecular visualization, flood simulation and visualization) 
  • implement a real-time visualization project (i.e., interactive visualization of a very large dataset). 

More detailed information, the detailed schedule, and all course materials can be found on TUWEL. 

Methoden

  • Frontal lectures about theoretical concepts and algorithms with slides. 
  • Tutorial lectures about about graphics programming techniques (CUDA, WebGPU). 
  • Guest lectures about domain-specific real-time visualization (e.g., molecular visualization, flood simulation and visualization). 
  • Real-time visualization project in pairs (implementation and presentation). 



Prüfungsmodus

Prüfungsimmanent

Weitere Informationen

ECTS breakdown:  3 ECTS = 75 Stunden

37.5 Stunden - Implementierung, Presentation, und Dokumentation von der Übungsaufgabe

37.5 Stunden - Anwesenheit bei den Vorlesungseinheiten und Vorbereitung für die mündliche Prüfung

Vortragende Personen

Institut

LVA Termine

TagZeitDatumOrtBeschreibung
Do.11:00 - 13:0005.10.2023 - 25.01.2024Seminarraum FAV 05 (Seminarraum 186) Vorlesung
Echtzeit-Visualisierung - Einzeltermine
TagDatumZeitOrtBeschreibung
Do.05.10.202311:00 - 13:00Seminarraum FAV 05 (Seminarraum 186) Vorlesung
Do.12.10.202311:00 - 13:00Seminarraum FAV 05 (Seminarraum 186) Vorlesung
Do.19.10.202311:00 - 13:00Seminarraum FAV 05 (Seminarraum 186) Vorlesung
Do.09.11.202311:00 - 13:00Seminarraum FAV 05 (Seminarraum 186) Vorlesung
Do.16.11.202311:00 - 13:00Seminarraum FAV 05 (Seminarraum 186) Vorlesung
Do.23.11.202311:00 - 13:00Seminarraum FAV 05 (Seminarraum 186) Vorlesung
Do.30.11.202311:00 - 13:00Seminarraum FAV 05 (Seminarraum 186) Vorlesung
Do.07.12.202311:00 - 13:00Seminarraum FAV 05 (Seminarraum 186) Vorlesung
Do.14.12.202311:00 - 13:00Seminarraum FAV 05 (Seminarraum 186) Vorlesung
Do.21.12.202311:00 - 13:00Seminarraum FAV 05 (Seminarraum 186) Vorlesung
Do.11.01.202411:00 - 13:00Seminarraum FAV 05 (Seminarraum 186) Vorlesung
Do.18.01.202411:00 - 13:00Seminarraum FAV 05 (Seminarraum 186) Vorlesung
Do.25.01.202411:00 - 13:00Seminarraum FAV 05 (Seminarraum 186) Vorlesung

Leistungsnachweis

Oral examination, project presentations, and submission interview.


LVA-Anmeldung

Von Bis Abmeldung bis
07.09.2023 00:00 15.10.2023 00:00 31.10.2023 00:01

Curricula

StudienkennzahlVerbindlichkeitSemesterAnm.Bed.Info
066 645 Data Science Keine Angabe
066 932 Visual Computing Gebundenes Wahlfach

Literatur

Es wird kein Skriptum zur Lehrveranstaltung angeboten.

Vorkenntnisse

Visualization knowledge and OpenGL programming skills

Weitere Informationen

Sprache

Englisch