|
Lecturer(s)
|
-
Skala Václav, Prof. Ing. CSc.
|
|
Course content
|
1] Introduction. Typical tasks in "Data Visualization", "Scientific Visualization", "Medical Visualization", "Information Visualization", "Software Visualization", "Geo-Visualization", "Knowledge Visualization", relation of physical reality, mathematical modelling, simulation, data and information visualization. 2] Structure of the visualization pipeline and tools for visualization of data and information. Basic types of modules, their functionality and structure of the visualization pipeline. 3] Fundamental types of processed data, basic data structures. Implementation aspects. 4] Coordinate systems [Cartesian, cylindrical, spherical and others]. Representation of time. Influence to computations, data and information visualization, modeling, simulations and scientific computation. 5] Complexity of method (computational complexity, memory complexity) and preprocessing. 6] Interpolation of ordered and un-ordered scalar data. Color systems in visualization. 7] Volume, surface and functional data model, CT, MRI processing, iso-surface extraction. 8] Volume rendering, orthogonal slices and reconstruction, 9] Flow visualization and critical points, 10] Methods for triangular mesh reduction, 11] Accelerations techniques. Parallelization and distribution of computation in data visualization, 12] Systems for data visualization - stereo-projection, virtual reality, virtual cave, 3D displays, haptic devices. Commercial systems for data and information visualization. 13] Invited talk, Course final overview
|
|
Learning activities and teaching methods
|
Lecture supplemented with a discussion, Lecture with a video analysis, Discussion, Students' portfolio, Task-based study method, Individual study, Lecture, Practicum
- Contact hours
- 65 hours per semester
- Preparation for an examination (30-60)
- 30 hours per semester
- Graduate study programme term essay (40-50)
- 50 hours per semester
- Preparation for comprehensive test (10-40)
- 11 hours per semester
- Presentation preparation (report) (1-10)
- 5 hours per semester
|
| prerequisite |
|---|
| Knowledge |
|---|
| porozumět nutnému relevantnímu základnímu matematickému aparátu |
| prokázat znalost základních metod používaných ve vizualizaci dat |
| provádět základní matematické výpočty a odvození |
| aplikovat teoretické poznatky při řešení zadaných úloh |
| vysvětlit a ilustrovat metody a modely pro reprezentaci a zpracování rozsáhlých a/nebo nestrukturovaných fyzikálních dat |
| znalost programovacího jazyka C# nebo C++ a výpočetního nástroje MATLAB |
| Skills |
|---|
| analyzovat a reprezentovat rozsáhlá strukturovaná i nestrukturovaná data |
| prezentovat zjištěné závislosti a význačné rysy daných datových setů |
| vytvářet složitější programové celky pro zpracování fyzikálních dat s použitím dostupných nástrojů |
| analyzovat zadaný problém z hlediska dostupných datových setů a metod jejich vyhodnocování |
| navrhnout použití programových prostředků pro vizualizaci informací |
| pracovat v týmu a s uživateli systémů vizualizace informací |
| Competences |
|---|
| N/A |
| learning outcomes |
|---|
| Knowledge |
|---|
| vysvětlit a ilustrovat metody a modely pro reprezentaci a zpracování rozsáhlých a/nebo nestrukturovaných fyzikálních dat |
| aplikovat teoretické poznatky při řešení zadaných úloh |
| provádět základní matematické výpočty a odvození |
| prokázat znalost základních metod používaných ve vizualizaci fyzikálních dat |
| porozumět nutnému relevantnímu základnímu matematickému aparátu |
| Skills |
|---|
| analyzovat a reprezentovat rozsáhlá strukturovaná i nestrukturovaná fyzikální data |
| prezentovat zjištěné závislosti a význačné rysy daných datových setů |
| vytvářet složitější programové celky pro zpracování fyzikálních dat s použitím dostupných nástrojů |
| analyzovat zadaný problém z hlediska dostupných datových setů a metod jejich vyhodnocování |
| navrhnout použití programových prostředků pro vizualizaci informací |
| pracovat v týmu a s uživateli systémů vizualizace informací |
| Competences |
|---|
| zpracovávají a prezentují výsledky své práce s využitím pokročilých funkcí aplikačního softwaru, multimediálních technologií a internetu |
| teaching methods |
|---|
| Knowledge |
|---|
| Lecture supplemented with a discussion |
| Practicum |
| Task-based study method |
| Students' portfolio |
| assessment methods |
|---|
| Combined exam |
| Skills demonstration during practicum |
| Individual presentation at a seminar |
| Skills |
|---|
| Seminar work |
| Individual presentation at a seminar |
| Competences |
|---|
| Seminar work |
|
Recommended literature
|
-
Information Visualization (journal). Palgrave Publishers.
-
Earnshaw, Rae A.; Wiseman, Norman. An introductory guide to scientific visualization. New York : Springer, 1992.
-
Foley, James D. Computer graphics : principles and practice. 2nd ed. Reading : Addison-Wesley, 1996. ISBN 0-201-84840-6.
-
Hagen, H.; Müller, H.; Nielson, G. M. Focus on scientific visualization. Berlin : Springer-Verlag, 1993.
-
Heath,M.T. Scientific Computing: An Introductory Surwey. NY 10020, USA, 2002. ISBN 0-07-239910-4.
-
Chen, Chamomei. Information Visualization and Virtual Environments. Springer, 1999. ISBN 978-1852331368.
-
Mazza, Riccardo. Introduction to Information Visualization. Springer, 2009. ISBN 9781848002180.
-
Munzner, Tamara. Visualization analysis & design. 2015. ISBN 978-1-4665-0891-0.
-
Paeth, Alan W. Graphics Gems. V. London : AP Professional, 1995. ISBN 0-12-543455-3.
-
Preim,B., Bartz,D. Visualization in Medicine. China, 2007. ISBN 978-0-12-370596-9.
-
Spence, Robert. Information visualization. Harlow : Addison-Wesley, 2001. ISBN 0-201-59626-1.
-
Telea, Alexandru Cristian. Data visualization : principles and practice. Second edition. 2015. ISBN 978-1-4665-8526-3.
-
Tufte, Edward R. Envisioning Information. Graphics Pr, 2009. ISBN 978-0961392116.
-
Ward, Matthew; Grinstein, Georges G.; Keim, Daniel. Interactive data visualization : foundations, techniques, and applications. Natick : A K Peters, 2010. ISBN 978-1-56881-473-5.
-
Ward,M., Grinstein,G., Keim,D. Interactive Data Visualization. USA, 2010. ISBN 978-1-56881-473-5.
-
Ware, Colin. Information visualization : perception for design. San Francisco : Morgan Kaufmann, 2004. ISBN 1-55860-819-2.
-
Wright,H. Introduction to Scientific Visualization. USA, 2007. ISBN 978-1-84628-494-6.
-
Yau, Nathan. Data Points- Visualization that means something. ISBN 978-1-118-46219-5.
-
Yau, Nathan. Visualize This: The FlowingData Guide to Design, Visualization, and Statistics. 2011. ISBN 978-1-118-14026-0.
|