教學大綱 Syllabus

科目名稱:資訊視覺化

Course Name: Information Visualization

修別:選

Type of Credit: Elective

3.0

學分數

Credit(s)

30

預收人數

Number of Students

課程資料Course Details

課程簡介Course Description

資訊視覺化的目的在於透過視覺化的方式呈現資料,協助使用者有效地去理解資料的本質與特性。

本課程採用Visualization Analysis and Design(Tamara Munzner 2014)作為教科書,透過問題導向切入資訊視覺化研究,以What角度思考資料抽象,以Why角度考慮任務抽象,轉化資料的領域知識以視覺化呈現。然後以How的角度選擇最合適的表現方式。最後考量演算法的效率問題並介紹驗證視覺化有效性的方法。輔以近期視覺化論文補充案例分析。

作業以javascript實作動態視覺化為主。

期末專題以分組型式實作具代表性的論文。

第一週有簽到的同學且在遞補名單上,才可以印出加簽單加簽

核心能力分析圖 Core Competence Analysis Chart

能力項目說明


    課程目標與學習成效Course Objectives & Learning Outcomes

    本課程培養運用與開發視覺化工具呈現和分析資料的人材,課程將介紹各種資料特性以及對應的視覺化演算法。並透過作業與期末專案針對實際資料設計視覺化程式。

    每周課程進度與作業要求 Course Schedule & Requirements

    教學週次Course Week 彈性補充教學週次Flexible Supplemental Instruction Week 彈性補充教學類別Flexible Supplemental Instruction Type

    每週教學時數3小時、課前課後學生投入時間3小時 

    Week 1: Introduction 
    •    What's Vis, and Why Do It? 
    •    Why have a Human/Computer in the Loop? 
    •    Why focus on Tasks/Effectiveness? 
    課堂講授 

    Week 2: What: Data abstraction 
    •    Data type, Attribute type, and Semantics 
    課堂講授、資料收集 

    Week 3: Why: Task abstraction 
    •    Actions: analyze, produce, search, and query 
    •    Target 
    課堂講授、題目構思 

    Week 4: Analysis: Four level design 
    •    Four level design 
    •    Validation approaches 
    課堂講授、程式上機-視覺分析 

    Week 5: Marks and Channels 
    •    Definition of Marks and Channels 
    •    Validation approaches 
    課堂講授、程式上機-Marks 

    Week 6: Rules of Thumb 
    •    Justification and Alternatives 
    •    Memory and attention 
    課堂講授、分組提案報告 

    Week 7: Arrange Tables & Arrange Spatial Data
    •    Separate, Order, and Align;  Spatial Axis Orientation and layout density 

    •    Geometry; Scalar field, Vector field, and Tensor field 
    課堂講授 

     

    Week 8: Arrange Networks and Trees 
    •    Connections 
    •    Matrix view 
    課堂講授 

    Week 9: Midterm 
    期中考試

    Week 10: Map Color and Other Channels 
    •    Color theory, Color maps, and Other channels 
    課堂講授、程式上機 

    Week 11: Manipulate View 
    •    Change view over time 
    •    Select elements and navigation 
    課堂講授 

    Week 12: Facet into Multiple Views 
    •    Juxtapose and coordinate view 
    •    Partition into view 
    課堂講授 

    Week 13: 自主學習

    Week 14: Reduce Items and Attributes 
    •    Filter and aggregation 
    課堂講授 

    Week 15: Embed: Focus+Context 
    •    Focus+Context related paper 
    課堂講授 

    Week 16: Analysis Case Studies (1) 
    •    Selected paper 
    案例介紹 

    Week 17: Final Project Presentation
    •   期末分組報告

    Week 18: 自主學習

    授課方式Teaching Approach

    60%

    講述 Lecture

    20%

    討論 Discussion

    20%

    小組活動 Group activity

    0%

    數位學習 E-learning

    0%

    其他: Others:

    評量工具與策略、評分標準成效Evaluation Criteria

    作業/上課表現 30% 
    期中考30% 
    期末專題 40%

    指定/參考書目Textbook & References

    教科書 
    Visualization Analysis and Design. by Tamara Munzner. A K Peters/CRC Press; (December 3, 2014) 

    參考書目 
    視覺化資料─100% 全腦吸收大數據,直入神經元。陳為、沈則潛、陶煜波。佳魁資訊。2014

    已申請之圖書館指定參考書目 圖書館指定參考書查詢 |相關處理要點

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    課程相關連結Course Related Links

    https://www.cs.nccu.edu.tw/~mtchi/course/vis24

    課程附件Course Attachments

    課程進行中,使用智慧型手機、平板等隨身設備 To Use Smart Devices During the Class

    需經教師同意始得使用 Approval

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