Datastrukturer och algoritmer för visualisering av spatiotemporala datamängder. Topologisk dataanalys. Särdragsbaserade metoder. Färg. Perception. Grundläggande visualiseringselement. Programvaruverktyg för visualisering.
DD2257 Visualisering 7,5 hp
En fortsättningskurs i datalogi och numerisk analys med inriktning på visualisering av vetenskapliga mätningar och beräkningar.
Information per kursomgång
Information för HT 2024 visual24 programstuderande
- Studielokalisering
KTH Campus
- Varaktighet
- 2024-08-26 - 2024-10-27
- Perioder
- P1 (7,5 hp)
- Studietakt
50%
- Anmälningskod
50330
- Undervisningsform
Normal Dagtid
- Undervisningsspråk
Engelska
- Kurs-PM
- Kurs-PM är inte publicerat
- Antal platser
Ingen platsbegränsning
- Målgrupp
Sökbar för alla program från årskurs 3 och för studenter på masterprogram under förutsättning att kursen kan ingå i programmet.
- Planerade schemamoduler
- [object Object]
- Schema
- Del av program
Masterprogram, ICT Innovation, åk 1, DASC, Rekommenderad
Masterprogram, ICT Innovation, åk 1, DASE, Rekommenderad
Masterprogram, ICT Innovation, åk 1, VCCN, Rekommenderad
Masterprogram, ICT Innovation, åk 2, DASC, Rekommenderad
Masterprogram, ICT Innovation, åk 2, DASE, Rekommenderad
Masterprogram, datalogi, åk 2, CSDA, Rekommenderad
Masterprogram, datalogi, åk 2, CSSC, Villkorligt valfri
Masterprogram, datalogi, åk 2, CSVG, Villkorligt valfri
Masterprogram, datorsimuleringar inom teknik och naturvetenskap, åk 1, Villkorligt valfri
Masterprogram, industriell ekonomi, åk 1, IAVN, Villkorligt valfri
Masterprogram, industriell ekonomi, åk 1, MAIG, Villkorligt valfri
Masterprogram, interaktiv medieteknik, åk 1, Villkorligt valfri
Masterprogram, interaktiv medieteknik, åk 2, Villkorligt valfri
Masterprogram, maskininlärning, åk 1, Villkorligt valfri
Masterprogram, maskininlärning, åk 2, Villkorligt valfri
Masterprogram, tillämpad matematik och beräkningsmatematik, åk 1, Valfri
Masterprogram, tillämpad matematik och beräkningsmatematik, åk 2, Valfri
Kontakt
Tino Weinkauf, weinkauf@kth.se
Kursplan som PDF
Notera: all information från kursplanen visas i tillgängligt format på denna sida.
Kursplan DD2257 (HT 2024–)Rubriker med innehåll från kursplan DD2257 (HT 2024–) är markerade med en asterisk ( )
Innehåll och lärandemål
Kursinnehåll
Lärandemål
Efter godkänd kurs ska studenten kunna:
• namnge visualiseringskoncept och algoritmer och relatera dem till varandra
• beskriva grunderna i visualiseringsalgoritmer och koncept
• identifiera och karakterisera resultat av utvalda visualiseringsalgoritmer
• tillämpa visualiseringsalgoritmer på små datamängder.
Kurslitteratur och förberedelser
Särskild behörighet
- Kunskaper i envariabelanalys, 7,5 hp, motsvarande slutförd kurs SF1625/SF1673.
- Kunskaper i linjär algebra, 7,5 hp, motsvarande slutförd kurs SF1624/SF1672/SF1684.
- Kunskaper och färdigheter i programmering, 6 hp, motsvarande slutförd kurs DD1337/DD1310-DD1319/DD1321/DD1331/DD100N/ID1018.
Rekommenderade förkunskaper
The course DH2320 "Introduction to Visualization and Computer Graphics" is recommended.
Utrustning
Ingen information tillagd
Kurslitteratur
Ingen information tillagd
Examination och slutförande
När kurs inte längre ges har student möjlighet att examineras under ytterligare två läsår.
Betygsskala
A, B, C, D, E, FX, F
Examination
- LAB1 - Laborationsuppgifter, 3,5 hp, betygsskala: P, F
- TEN1 - Tentamen, 4,0 hp, betygsskala: A, B, C, D, E, FX, F
Examinator beslutar, baserat på rekommendation från KTH:s handläggare av stöd till studenter med funktionsnedsättning, om eventuell anpassad examination för studenter med dokumenterad, varaktig funktionsnedsättning.
Examinator får medge annan examinationsform vid omexamination av enstaka studenter.
TEN1 är skriftlig tentamen.
Möjlighet till komplettering
Ingen information tillagd
Möjlighet till plussning
Ingen information tillagd
Examinator
Etiskt förhållningssätt
- Vid grupparbete har alla i gruppen ansvar för gruppens arbete.
- Vid examination ska varje student ärligt redovisa hjälp som erhållits och källor som använts.
- Vid muntlig examination ska varje student kunna redogöra för hela uppgiften och hela lösningen.
Ytterligare information
Kursrum i Canvas
Registrerade studenter hittar information för genomförande av kursen i kursrummet i Canvas. En länk till kursrummet finns under fliken Studier i Personliga menyn vid kursstart.
Ges av
Huvudområde
Matematik
Utbildningsnivå
Avancerad nivå
Påbyggnad
Diskuteras med kursledaren.
Kontaktperson
Tino Weinkauf, weinkauf@kth.se
Övrig information
I denna kurs tillämpas EECS hederskodex, se:
http://www.kth.se/eecs/utbildning/hederskodex