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Área de concentração: 55137 - Mestrado Profissional em Matemática, Estatística e Computação Aplicadas à Indústria

Criação: 20/01/2022

Nº de créditos: 3

Carga horária:

Teórica Por semana	Prática Por semana	Estudos Por semana	Duração	Total
2	0	7	5 Semanas	45 Horas

Docentes responsáveis:

Afonso Paiva Neto
Antonio Castelo Filho
Luis Gustavo Nonato

Objetivos:

O objetivo deste curso é fornecer aos alunos uma introdução à Visualização Científica. Pretende-se apresentar uma visão geral que reflita a situação atual da área, abordando o que é visualização científica, quais os seus objetivos e aplicações, quais as técnicas de uso geral disponíveis atualmente, os tipos de dados que são tratados e uma discussão dos problemas em aberto na área. Além de apresentar os principais algoritmos e estruturas de dados, sistemas de visualização serão introduzidos e discutidos detalhadamente.

Justificativa:

A Visualização Científica é uma sub-área da Visualização Computacional, que por sua vez evoluiu da Computação Gráfica e estuda estratégias e algoritmos para mapear informações espaciais em representações gráficas. Com isso, possibilita uma melhor compreensão do conteúdo de grandes conjuntos de dados e dos fenômenos que geram esses dados. Essa é uma área essencial para pesquisadores ou profissionais que possam se beneficiar de métodos e abordagens visuais para a interpretação e extração de informação de conjuntos de dados que apresentam informação espacial, como dados de simulação e da área médica.

Conteúdo:

Introdução: Visualização científica. Fundamentos e desafios da visualização científica. Classificação das técnicas de visualização e seus dados. Técnicas de visualização para dados uni, bi e tri-dimensionais. Técnicas para visualização de dados vetoriais. Técnicas para visualização de dados tensoriais. Técnicas volumétricas baseadas em superfícies. Técnicas de visualização volumétrica direta. Comparação entre técnicas baseadas em superfícies e técnicas volumétricas diretas. Aplicações de visualização científica. Sistemas: Introdução a sistemas e interfaces para visualização. Exemplos e prática.

Forma de avaliação:

Observação:

FORMA DE OFERECIMENTO
Híbrido (partes presenciais e partes remotas)

PORCENTAGEM DA DISCIPLINA QUE OCORRERÁ NO SISTEMA NÃO PRESENCIAL
80%

JUSTIFICATIVA DE NECESSIDADE DE DISCIPLINA REMOTA OU HÍBRIDA
A disciplina apresenta conceitos de visualização científica que podem ser apresentados de forma eficiente no modo híbrido, sem prejuízos de aprendizado. A apresentação da disciplina será feita mesclando o uso de tecnologias baseadas em ambientes computacionais remotos e atividades presenciais, além da utilização de um canal de comunicação constante entre o docente e os alunos. Uma vantagem do uso de tais tecnologias é proporcionar uma maior interação entre os alunos, possibilitando que eles expressem todos os seus conhecimentos e forneçam opiniões baseadas em experiências acadêmicas e profissionais anteriores, motivando e tornando o processo de aprendizagem mais ativo e atrativo. O conteúdo será apresentado de forma assíncrona, permitindo uma flexibilização no gerenciamento e aproveitamento do tempo de estudo por parte dos alunos. Reuniões remotas e presenciais serão realizadas para sanar eventuais dúvidas dos alunos e com isso garantir a sincronização das atividades didáticas. Além disso, estão programadas atividades presenciais para avaliação dos conteúdos apresentados.

DETALHAMENTO DAS ATIVIDADES QUE SERÃO PRESENCIAIS E DAS QUE SERÃO DESENVOLVIDAS VIA REMOTA, COM DISCRIMINAÇÃO DO TEMPO DE ATIVIDADE CONTÍNUA ONLINE
As aulas teóricas serão realizadas de forma assíncrona através de vídeos na plataforma YouTube. As aulas teóricas têm em média uma hora de duração. No horário marcado da aula, será feito um atendimento de uma hora de duração para sanar eventuais dúvidas dos alunos. Esse atendimento será feito de forma remota usando a plataforma Google Meetings. Durante a semana os alunos farão exercícios práticos de implementação dos métodos discutidos nas aulas. Além disso, está previsto atividades avaliativas de forma presencial.

ESPECIFICAÇÃO SE AS AULAS, QUANDO ONLINE, SERÃO SÍNCRONAS OU ASSÍNCRONAS
Assíncronas


DESCRIÇÃO DO TIPO DE MATERIAL E/OU CONTEÚDO QUE SERÁ DISPONIBILIZADO PARA O ALUNO
Vídeos, notas de aulas na forma de slides em PDF e códigos em MATLAB/Octave.


PLATAFORMA QUE SERÁ UTILIZADA
Youtube e Google Meetings


DEFINIÇÃO SOBRE A PRESENÇA NA UNIVERSIDADE E, QUANDO NECESSÁRIA, DISCRIMINAR QUEM DEVERÁ ESTAR PRESENTE (PROFESSOR; ALUNOS; AMBOS)
Nas aulas presenciais ou avaliações ambos devem estar presentes.


DESCRIÇÃO DOS TIPOS E DA FREQUÊNCIA DE INTERAÇÃO ENTRE ALUNOS E PROFESSOR (SOMENTE DURANTE AS AULAS; FORA DO PERÍODO DAS AULAS; HORÁRIOS; POR CHAT/E-MAIL/FÓRUNS OU OUTRO);
Durante o períodos das aulas por chat ou vídeo chamada e fora do período da aula via e-mail.

SERÃO UTILIZADAS METODOLOGIAS ATIVAS DE ENSINO E ATIVIDADES DE COOPERAÇÃO E COLABORAÇÃO ENTRE OS ALUNOS?
Sim


FORMA DE CONTROLE DA FREQUÊNCIA NAS AULAS
Através da participação nas aulas semanais.

INFORMAÇÃO SOBRE A OBRIGATORIEDADE OU NÃO DE DISPONIBILIDADE DE CÂMERA E ÁUDIO (MICROFONE) POR PARTE DOS ALUNOS
Pelo menos de um microfone.

FORMA DE AVALIAÇÃO DA APRENDIZAGEM (PRESENCIAL/REMOTA)
Ambos

CRITÉRIOS DE AVALIAÇÃO CONTEMPLANDO QUAL A(S) METODOLOGIA(S) UTILIZADA(S) E COMO SER(Á)ÃO ATRIBUÍDO(S) O(S) CONCEITO(S)
A nota numérica da disciplina será dada pela nota máxima entre as médias das notas das provas, seminários e trabalhos práticos. O conceito será A para nota superior a 8.5, B para nota superior a 7.0, C para nota superior ou igual a 6.0 e R para notas inferiores a 6.0.

MENCIONAR AS MEDIDAS QUE GARANTAM AOS ALUNOS ACESSO À PLATAFORMA (SALA DE AULA COM INFRAESTRUTURA DE MULTIMÍDIA, SALA PRÓ-ALUNO; EQUIPAMENTOS NECESSÁRIOS A PARTICIPAÇÃO DOS ALUNOS E OUTROS)
Os alunos podem acompanhar as aulas através de um dispositivo móvel: notebook, celular ou tablet.

Bibliografia:

BIBLIOGRAFIA (fundamentais)
• Telea, Alexandru C. Data visualization principles and practice. 2nd ed. Wellesley, Mass., A K Peters, 2014.
• Ward, Matthew. Grinstein, Georges G. Keim, Daniel. Interactive data visualization foundations, techniques, and applications. Natick, Mass., A K Peters, 2010.
• Munzner, Tamara. Visualization Analysis and Design. CRC Press, 2015.

BIBLIOGRAFIA (complementares)
• Chen, Chun-houh. Härdle, Wolfgang. Unwin, Antony. Handbook of data visualization. Berlin, Springer, 2008.
• Card, Stuart K. Mackinlay, Jock D. Shneiderman, Ben. Readings in information visualization using vision to think. San Francisco, Calif., Morgan Kaufmann Publishers, 1999.