Kursplan för Vetenskaplig visualisering

Scientific Visualisation

Det finns en senare version av kursplanen.

Kursplan

  • 5 högskolepoäng
  • Kurskod: 1TD389
  • Utbildningsnivå: Avancerad nivå
  • Huvudområde(n) och successiv fördjupning: Datavetenskap A1N, Teknik A1N, Tillämpad beräkningsvetenskap A1N

    Förklaring av koder

    Koden visar kursens utbildningsnivå och fördjupning i förhållande till andra kurser inom huvudområdet och examensfordringarna för generella examina:

    Grundnivå

    • G1N: har endast gymnasiala förkunskapskrav
    • G1F: har mindre än 60 hp kurs/er på grundnivå som förkunskapskrav
    • G1E: innehåller särskilt utformat examensarbete för högskoleexamen
    • G2F: har minst 60 hp kurs/er på grundnivå som förkunskapskrav
    • G2E: har minst 60 hp kurs/er på grundnivå som förkunskapskrav, innehåller examensarbete för kandidatexamen
    • GXX: kursens fördjupning kan inte klassificeras

    Avancerad nivå

    • A1N: har endast kurs/er på grundnivå som förkunskapskrav
    • A1F: har kurs/er på avancerad nivå som förkunskapskrav
    • A1E: innehåller examensarbete för magisterexamen
    • A2E: innehåller examensarbete för masterexamen
    • AXX: kursens fördjupning kan inte klassificeras

  • Betygsskala: Underkänd (U), godkänd (3), icke utan beröm godkänd (4), med beröm godkänd (5)
  • Inrättad: 2008-03-18
  • Inrättad av: Teknisk-naturvetenskapliga fakultetsnämnden
  • Reviderad: 2018-08-30
  • Reviderad av: Teknisk-naturvetenskapliga fakultetsnämnden
  • Gäller från: VT 2019
  • Behörighet:

    120 hp inklusive Programmeringsteknik, 5 hp, och Beräkningsvetenskap II. Beräkningsvetenskap II kan bytas ut mot Numeriska metoder och simulering, 5 hp, Beräkningsvetenskap, bryggningskurs, 5 hp, eller Beräkningsvetenskap och analys, 10 hp. Engelska 6. (Med en svensk kandidatexamen uppfylls kravet på engelska.)

  • Ansvarig institution: Institutionen för informationsteknologi

Mål

Efter godkänd kurs ska studenten kunna:

  • beskriva dataflödet i ett visualiseringssystem,
  • redogöra för metoder som transformerar data och information till visuella representationer,
  • använda och programmera avancerad programvara för varierande visualiseringstekniker.

Innehåll

Visualiseringens olika steg. Datarepresentation och visualisering av skalärer. Vektor- och tensor-visualisering. Flerdimensionell visualisering. Stereorepresentation. Aspekter på perception i visualisering. Informationsvisualisering. Olika återgivningstekniker för visualisering av volymdata, t ex så kallad 'splatting' och genom iso-ytor.

I kursen ingår olika projekt där programvara för avancerad visualisering används.

Undervisning

Föreläsningar, laborationer och obligatoriska inlämningsuppgifter.

Examination

Skriftligt prov (2 hp) samt laborationer och inlämningsuppgifter (3 hp).

Om särskilda skäl finns får examinator göra undantag från det angivna examinationssättet och medge att en enskild student examineras på annat sätt. Särskilda skäl kan t.ex. vara besked om särskilt pedagogiskt stöd från universitetets samordnare för studenter med funktionsnedsättning.

Versioner av kursplanen

Litteratur

Litteraturlista

Gäller från: VT 2019

I bibliotekets söktjänst kan du se om en titel finns elektroniskt.

Skriv ut kursplan och litteraturlista
Skriv ut