Seminar Fortgeschrittene Algorithmen in der Computergrafik

Typ: Seminar (S)
Lehrstuhl: KIT-Fakultäten - KIT-Fakultät für Informatik - Institut für Visualisierung und Datenanalyse - IVD Dachsbacher
KIT-Fakultäten - KIT-Fakultät für Informatik
Semester: WS 22/23
Zeit: Mi 26.10.2022
15:45 - 17:15, wöchentlich
50.34 Raum 131
50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten (1. Obergeschoss)
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Mi 02.11.2022
15:45 - 17:15, wöchentlich
50.34 Raum 131
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Mi 09.11.2022
15:45 - 17:15, wöchentlich
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Mi 16.11.2022
15:45 - 17:15, wöchentlich
50.34 Raum 131
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Mi 23.11.2022
15:45 - 17:15, wöchentlich
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Mi 30.11.2022
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Mi 07.12.2022
15:45 - 17:15, wöchentlich
50.34 Raum 131
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Mi 14.12.2022
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Mi 21.12.2022
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Mi 11.01.2023
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Mi 18.01.2023
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Mi 25.01.2023
15:45 - 17:15, wöchentlich
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Mi 01.02.2023
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Mi 08.02.2023
15:45 - 17:15, wöchentlich
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Mi 15.02.2023
15:45 - 17:15, wöchentlich
50.34 Raum 131
50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten (1. Obergeschoss)
Dozent: Dr. Johannes Schudeiske
SWS: 2
LVNr.: 2400006
Hinweis: Präsenz

Links

ILIAS-Kurs

Inhalt

Die Erfolgskontrolle erfolgt durch Bewertung der Präsentation (70%) und der Ausarbeitung des Vortragsmanuskriptes (30%).

Empfehlungen:

Es wird empfohlen, einschlägige Vorlesungen des Vertiefungsgebiets Computergrafik gehört zu haben (Grundlagen der Computergrafik, Fotorealistische Bildsynthese und/oder Interaktive Computergrafik).

Studierende können,

sich Einblick in ein aktuelles Forschungsgebiet der Computergraphik verschaffen.
eine Literaturrecherche ausgehend von einem vorgegebenen Thema durchführen, die relevante Literatur identifizieren, auffinden, bewerten und schließlich auswerten.
ihre Seminararbeit (und später die Bachelor-/Masterarbeit) mit minimalem Einarbeitungsaufwand anfertigen und dabei Formatvorgaben berücksichtigen, wie sie von allen Verlagen bei der Veröffentlichung von Dokumenten vorgegeben werden.
Präsentationen im Rahmen eines wissenschaftlichen Kontextes ausarbeiten. Dazu werden Techniken vorgestellt, die es ermöglichen, die vorzustellenden Inhalte auditoriumsgerecht aufzuarbeiten und vorzutragen.
die Ergebnisse der Recherchen in schriftlicher Form derart präsentieren, wie es im Allgemeinen in wissenschaftlichen Publikationen der Fall ist.

Organisatorisches

Die Anmeldung und Themenvergabe erfolgt am ersten Termin (Mittwoch 26.10.2022, 15:45) vor Ort (50.34 Raum 131).

Thema

Dieses Semester behandelt das Seminar im weitesten Sinne Path Guiding, ein Renderingthema an der Schnittstelle von Machine Learning und Monte Carlo Lichttransportsimulation. Es werden hier klassische Arbeiten bis zurück aus den 90er Jahren behandelt, sowie neueste Fortschritte der Forschung aus 2022. Dies berührt Gaussian Mixture Models und Expectation Maximisation, adaptive Datenstrukturen, mathematische Modellierung von Fehlern und spezialisierte künstliche neuronale Netze. In diesem Kontext sind auch Arbeiten, die die direkte Auswertung von (interpolierten) Radianzen ermöglichen wichtig. Dies betrifft Radiance Caching und neuronale Volumenvisualisierung.