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.

2021W, VU, 2.0h, 3.0EC
TUWEL

Merkmale

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

Lernergebnisse

Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage...

After successful completion of the course, students are able to understand and implement advanced real-time visualization concepts. They are able to design and implement interactive systems to visually analyze large and complex data, such as large volume data sets with real-time illumination, noisy ultrasound data, very large networks, data tables, or 4D simulation data.

 

Inhalt der Lehrveranstaltung

The lecture part of the course covers advanced theoretical concepts for processing and visualizing large data in real-time, such as high-performance computing, in-situ visualization, GPGPU for real-time visualization, and real-time interactive web-based information visualization. The lectures will also present state-of-the-art real-time visualization applications, such as real-time volume illumination, real-time visualization and filtering of ultrasound data, real-time visualization of large graphs, and real-time simululation and visualization for flood management. The lecture will be organized by Manuela Waldner. Further lecturers are Peter Mindek, Renata Raidou, Aleksandr Amirkhanov, and Daniel Cornel.

The practical part of the course introduces advanced programming for interactive real-time visualization of large data utilizing modern graphics hardware concepts (shaders, GPGPU). The lab is organized by Aron Kovacs.

The lecture zoom links, lecture recordings, and all lecture and lab material can be found on TUWEL. Lectures take place Thursdays 11a.m. (c.t.).

Methoden

Lectures with slides. Programming exercises.


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.11:15 - 12:4507.10.2021 Zoom Link in TUWEL (LIVE)Introduction
Do.11:00 - 13:0014.10.2021 - 27.01.2022Seminarraum FAV 05 (Seminarraum 186) Echtzeit-Visualisierung
Echtzeit-Visualisierung - Einzeltermine
TagDatumZeitOrtBeschreibung
Do.07.10.202111:15 - 12:45 Zoom Link in TUWELIntroduction
Do.14.10.202111:00 - 13:00Seminarraum FAV 05 (Seminarraum 186) Echtzeit-Visualisierung
Do.21.10.202111:00 - 13:00Seminarraum FAV 05 (Seminarraum 186) Echtzeit-Visualisierung
Do.28.10.202111:00 - 13:00Seminarraum FAV 05 (Seminarraum 186) Echtzeit-Visualisierung
Do.04.11.202111:00 - 13:00Seminarraum FAV 05 (Seminarraum 186) Echtzeit-Visualisierung
Do.11.11.202111:00 - 13:00Seminarraum FAV 05 (Seminarraum 186) Echtzeit-Visualisierung
Do.18.11.202111:00 - 13:00Seminarraum FAV 05 (Seminarraum 186) Echtzeit-Visualisierung
Do.25.11.202111:00 - 13:00Seminarraum FAV 05 (Seminarraum 186) Echtzeit-Visualisierung
Do.02.12.202111:00 - 13:00Seminarraum FAV 05 (Seminarraum 186) Echtzeit-Visualisierung
Do.09.12.202111:00 - 13:00Seminarraum FAV 05 (Seminarraum 186) Echtzeit-Visualisierung
Do.23.12.202111:00 - 13:00Seminarraum FAV 05 (Seminarraum 186) Echtzeit-Visualisierung
Do.30.12.202111:00 - 13:00Seminarraum FAV 05 (Seminarraum 186) Echtzeit-Visualisierung
Do.06.01.202211:00 - 13:00Seminarraum FAV 05 (Seminarraum 186) Echtzeit-Visualisierung
Do.13.01.202211:00 - 13:00Seminarraum FAV 05 (Seminarraum 186) Echtzeit-Visualisierung
Do.20.01.202211:00 - 13:00Seminarraum FAV 05 (Seminarraum 186) Echtzeit-Visualisierung
Do.27.01.202211:00 - 13:00Seminarraum FAV 05 (Seminarraum 186) Echtzeit-Visualisierung

Leistungsnachweis

Oral examination and submission interview.


LVA-Anmeldung

Von Bis Abmeldung bis
09.09.2021 00:00 17.10.2021 00:00 02.11.2021 00:01

Curricula

StudienkennzahlVerbindlichkeitSemesterAnm.Bed.Info
066 645 Data Science Keine Angabe
066 932 Visual Computing Gebundenes Wahlfach
066 950 Informatikdidaktik Gebundenes Wahlfach

Literatur

Es wird kein Skriptum zur Lehrveranstaltung angeboten.

Vorkenntnisse

Visualization knowledge and OpenGL programming skills

Weitere Informationen

Sprache

Englisch