(Einführung in) Aktuelle Trends der Visualisierung

Dozent: Prof. Tatiana von Landesberger

Veranstaltungsnummer: 14722.5015 (Bachelor) und 14722.5031 (Master)

Abhaltung:Nach einer Einführungsveranstaltung zu Beginn des Semesters, wird das Seminar als Blockveranstaltung am Ende des Semesters stattfinden.

Inhalte

Bachelor:

Das Seminar „Einführung in aktuelle Trends der Visualisierung“ bietet Bachelorstudierenden die Gelegenheit sich mit aktueller Forschungsliteratur zu beschäftigen und so einen ersten Einblick in moderne Themen und Fragestellungen der Informationsvisualisierung und des Visual Analytics zu erhalten. Ziel ist es, aktuelle Entwicklungen kennenzulernen und ein grundlegendes Verständnis dafür zu entwickeln, wie Daten visuell aufbereitet und interpretiert werden können.

Im Seminar werden verschiedene Themenbereiche besprochen, darunter visuelles Design, Interaktion mit Visualisierungen sowie grundlegende Evaluationsmethoden. Die Teilnehmenden erhalten einen Überblick über den Einsatz von Methoden des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz in der Visualisierung, insbesondere über Large Language Models (LLMs).

Anhand von Beispielen wird deutlich, wie Visualisierungen dabei helfen können, Modelle besser zu verstehen und Ergebnisse einzuordnen. 

Behandelte Themen sind unter anderem: 

• Einsatz von KI- und ML-Methoden in der Visualisierung,
• Vergleich von Modellvorhersagen mit Beobachtungsdaten,
• Grundideen der Unsicherheitsvisualisierung.

Ein wichtiger Bestandteil des Seminars ist die Arbeit mit wissenschaftlicher Literatur. Die Studierenden lernen, Fachtexte zu lesen, zentrale Ideen zu identifizieren und Inhalte verständlich zusammenzufassen. Die relevante Literatur wird in der Vorbesprechung vorgestellt und dient als Grundlage für die Auswahl eines individuellen Themas.

 

Master:

Das Seminar „Aktuelle Trends der Visualisierung“ richtet sich an Masterstudierende, die sich vertieft mit aktuellen Forschungsfragen der Informationsvisualisierung und Visual Analytics auseinandersetzen möchten. Im Fokus stehen die kritische Analyse und Einordnung wissenschaftlicher Publikationen sowie die Diskussion aktueller Forschungstrends.

Das Seminar behandelt ein breites Themenspektrum, das von visuellem Design, Interaktion und Evaluationsmethoden bis hin zur engen Verzahnung von Visualisierung mit Methoden des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz reicht.

Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf dem Einsatz und der Integration von Large Language Models (LLMs) in Visualisierungsprozesse sowie auf Fragen der Erklärbarkeit, Vertrauenswürdigkeit und Interpretierbarkeit solcher Systeme. 

Zu den behandelten Themen gehören unter anderem: 

• Visualisierung zur Analyse und Interpretation von ML- und KI-Modellen (z. B. Entscheidungsbäume, Regressionsanalysen, Feature Importance),
• Vergleich und Analyse von Modellvorhersagen und Beobachtungsdaten,
• Methoden und Herausforderungen der Unsicherheitsvisualisierung. 

Ziel des Seminars ist es, wissenschaftliche Arbeiten systematisch zu analysieren, deren zentrale Beiträge kritisch zu bewerten und in den Kontext aktueller Forschung einzuordnen. Die Studierenden vertiefen ihre Fähigkeit, komplexe Fachliteratur zu strukturieren, kritisch zu reflektieren und die Ergebnisse sowohl schriftlich als auch mündlich auf wissenschaftlichem Niveau zu präsentieren. Die relevante Literatur wird in der Vorbesprechung vorgestellt und bildet die Grundlage für die individuelle, thematische Vertiefung.