ZUT - Krajowe Ramy Kwalifikacji / Rok 2015/2016 / Wydział Informatyki / Informatyka (S2) / Sylabus przedmiotu - Zaawansowane algorytmy widzenia komputerowego

Wydział Informatyki - Informatyka (S2)

Sylabus przedmiotu Zaawansowane algorytmy widzenia komputerowego - Przedmiot obieralny II:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów	Informatyka
Forma studiów	studia stacjonarne	Poziom	drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta	magister
Obszary studiów	nauk technicznych
Profil	ogólnoakademicki
Moduł	—
Przedmiot	Zaawansowane algorytmy widzenia komputerowego - Przedmiot obieralny II
Specjalność	grafika komputerowa i systemy multimedialne
Jednostka prowadząca	Katedra Systemów Multimedialnych
Nauczyciel odpowiedzialny	Dariusz Frejlichowski <dfrejlichowski@wi.zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane)	2,0	ECTS (formy)	2,0
Forma zaliczenia	zaliczenie	Język	polski
Blok obieralny	11	Grupa obieralna	4

Formy dydaktyczne

Forma dydaktyczna	KOD	Semestr	Godziny	ECTS	Waga	Zaliczenie
wykłady	W	3	15	1,0	0,50	zaliczenie
laboratoria	L	3	30	1,0	0,50	zaliczenie

Wymagania wstępne

KOD	Wymaganie wstępne
W-1	Znajomość podstawowej wiedzy związanej z przetwarzaniem, analizą i rozpoznawaniem obrazów oraz grafiką komputerową i reprezentacją cyfrową obrazów.

Cele przedmiotu

KOD	Cel modułu/przedmiotu
C-1	Zapoznanie studentów z aktualnymi trendami w zakresie zaawansowanych algorytmów widzenia komputerowego.
C-2	Nabycie umiejętności analizy porównawczej wybranych różnych podejść do rozwiązania tego samego problemu z dziedziny widzenia komputerowego, dyskusji i krytycznej analizy.
C-3	Nabycie umiejętności doboru odpowiednich algorytmów do realizacji zadania z zakresu rozpoznawania obrazów.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KOD	Treść programowa	Godziny
laboratoria
T-L-1	Praca z modelami barw w kontekście rozpoznawania obrazów.	6
T-L-2	Segmentacja obrazu.	10
T-L-3	Deskryptory kształtu w kontekście rozwiązania problemu okluzji.	8
T-L-4	Biegunowy i logarytmiczny układ współrzędnych w rozpoznawaniu kształtów.	6
		30
wykłady
T-W-1	Barwy na scenie i cieniowanie. Ludzka percepcja barw. Obrazy multispektralne.	2
T-W-2	Miary tekstur – krawędziowe, lokalne binarne, macierze współwystąpień, itd. Segmentacja tekstur.	2
T-W-3	Wydobywanie informacji o ruchu z obrazu 2D.	2
T-W-4	Wybrane algorytmy segmentacji obrazu.	3
T-W-5	Wydzielanie cech z obrazu na potrzeby rozpoznawania.	2
T-W-6	Matching dwuwymiarowy.	2
T-W-7	Tworzenie obrazów 3D na bazie obrazów 2D.	2
		15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KOD	Forma aktywności	Godziny
laboratoria
A-L-1	Uczestnictwo w zajęciach laboratoryjnych.	30
A-L-2	Udział w konsultacjach i zaliczeniu	2
		32
wykłady
A-W-1	Uczestnictwo w zajęciach.	15
A-W-2	Przygotowanie się do zaliczenia wykładu i studiowanie literatury	5
A-W-3	Udział w konsultacjach i zaliczeniu	2
		22

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KOD	Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1	Wykłady wspomagane prezentacją multimedialną, połączone z dyskusja w trakcie zajęć.
M-2	Na ćwiczeniach laboratoryjnych indywidualna realizacja zadań, przydzielonych przez wykładowcę.

Sposoby oceny

KOD	Sposób oceny
S-1	Ocena formująca: Laboratoria – ocena pracy i efektów uzyskanych w trakcie poszczególnych zajęć.
S-2	Ocena podsumowująca: Wykład – ocena podsumowująca: zaliczenie pisemne z pytaniami otwartymi, dotyczącymi zagadnień prezentowanych i dyskutowanych na wykładzie, w formie opisowej. Końcowa ocena z przedmiotu = 0,5 * ocena z egzaminu + 0,5 * ocena z laboratoriów.

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
I_2A_D17/O4/2-2_W01 Ma wiedzę z zakresu wykorzystania wybranych zagadnień matematycznych w wybranych algorytmach widzenia komputerowego.	I_2A_W01	T2A_W01	C-1	T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4	M-1	S-2

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
I_2A_D17/O4/2-2_U01 Potrafi dobrać, zaimplementować, a następnie ocenić przydatność technik widzenia komputerowego w wybranych zastosowaniach.	I_2A_U13	T2A_U09, T2A_U11, T2A_U12, T2A_U16	C-2, C-3	T-W-4, T-W-5, T-L-1, T-L-2, T-L-4	M-2	S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
I_2A_D17/O4/2-2_W01 Ma wiedzę z zakresu wykorzystania wybranych zagadnień matematycznych w wybranych algorytmach widzenia komputerowego.	2,0	Student nie ma dostatecznej wiedzy z zakresu zastosowań matematyki w zaawansowanych algorytmach widzenia komputerowego.
	3,0	Student potrafi powtórzyć opanowaną wiedzę, związaną z prostymi technikami widzenia komputerowego, bazującymi na aparacie matematycznym. Zna podstawy matematyczne analizy teksturalnej, analizy ruchu, segmentacji, reprezentacji wybranych cech, tworzenia obrazów 3D na podstawie obrazów planarnych.
	3,5	Student potrafi bez problemu powtórzyć opanowaną wiedzę, związaną z wszystkimi zaprezentowanymi na wykładach zaawansowanymi algorytmami widzenia komputerowego, bazującymi na aparacie matematycznym. Rozumie aparat matematyczny analizy teksturalnej, analizy ruchu, segmentacji, reprezentacji wybranych cech, tworzenia obrazów 3D na podstawie obrazów planarnych.
	4,0	Student potrafi bez problemu powtórzyć opanowaną wiedzę, związaną z wszystkimi zaprezentowanymi na wykładach zaawansowanymi algorytmami widzenia komputerowego, bazującymi na aparacie matematycznym. Potrafi także wskazać na podstawie przeglądu literatury inne rozwiązania matematyczne, realizujące podobnie lub wydajniej wybrane problemy z zakresu rozpoznawania wzorców (w tym w szczególności danych multimedialnych). Rozumie i analizuje aparat matematyczny analizy teksturalnej, analizy ruchu, segmentacji, reprezentacji wybranych cech, tworzenia obrazów 3D na podstawie obrazów planarnych.
	4,5	Student potrafi bez problemu powtórzyć opanowaną wiedzę, związaną z wszystkimi zaprezentowanymi na wykładach zaawansowanymi algorytmami widzenia komputerowego, bazującymi na aparacie matematycznym. Potrafi także wskazać na podstawie przeglądu literatury inne rozwiązania matematyczne, realizujące podobnie lub wydajniej wybrane problemy z zakresu rozpoznawania wzorców (w tym w szczególności danych multimedialnych). Potrafi ocenić porównawczo cechy konkurencyjnych rozwiązań, a także dostosować je do wybranego zagadnienia praktycznego. Rozumie, analizuje i stosuje aparat matematyczny analizy teksturalnej, analizy ruchu, segmentacji, reprezentacji wybranych cech, tworzenia obrazów 3D na podstawie obrazów planarnych.
	5,0	Student potrafi bez problemu powtórzyć opanowaną wiedzę, związaną z wszystkimi zaprezentowanymi na wykładach zaawansowanymi algorytmami widzenia komputerowego, bazującymi na aparacie matematycznym. Potrafi także wskazać na podstawie przeglądu literatury inne rozwiązania matematyczne, realizujące podobnie lub wydajniej wybrane problemy z zakresu rozpoznawania wzorców (w tym w szczególności danych multimedialnych). Potrafi ocenić porównawczo cechy konkurencyjnych rozwiązań, a także dostosować je do wybranego zagadnienia praktycznego. Potrafi na podstawie swojej wiedzy modyfikować istniejące metody, z użyciem zaawansowanego aparatu matematycznego. Rozumie, analizuje, stosuje i ocenia aparat matematyczny analizy teksturalnej, analizy ruchu, segmentacji, reprezentacji wybranych cech, tworzenia obrazów 3D na podstawie obrazów planarnych.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
I_2A_D17/O4/2-2_U01 Potrafi dobrać, zaimplementować, a następnie ocenić przydatność technik widzenia komputerowego w wybranych zastosowaniach.	2,0	Student nie potrafi dobrać ani ocenić przydatności technik widzenia komputerowego w wybranych zastosowaniach.
	3,0	Student potrafi w podstawowym zakresie przygotować projekt, realizujący wybrany problem widzenia komputerowego. Do tego celu stosuje wybrane spośród prezentowanych na wykładach, najprostsze techniki. Implementuje w podstawowym zakresie te algorytmy w wybranym języku wysokiego poziomu.
	3,5	Student potrafi w podstawowym zakresie przygotować projekt, realizujący problem widzenia komputerowego. Do tego celu stosuje wybrane spośród prezentowanych na wykładach techniki. Implementuje następnie te algorytmy w wybranym języku wysokiego poziomu.
	4,0	Student potrafi przygotować projekt, realizujący wybrany problem widzenia komputerowego, opierając się na wiedzy poznanej na zajęciach lub analizie literatury naukowej i źródeł internetowych. Potrafi krytycznie ocenić i na tej podstawie poprawić uzyskany projekt. Implementuje następnie te algorytmy w wybranym języku wysokiego poziomu.
	4,5	Student potrafi przygotować projekt, realizujący wybrany problem widzenia komputerowego, opierając się na wiedzy poznanej na zajęciach lub analizie literatury naukowej i źródeł internetowych. Potrafi krytycznie ocenić i na tej podstawie poprawić wynikowy projekt. Sporządza jego dokumentację. Implementuje, a następnie ocenia wydajność i w razie konieczności koryguje algorytmy w wybranym języku wysokiego poziomu. Sporządza podstawową wersję dokumentacji uzyskanej aplikacji.
	5,0	Student potrafi przygotować projekt, realizujący wybrany problem widzenia komputerowego, opierając się na wiedzy poznanej na zajęciach lub analizie literatury naukowej i źródeł internetowych. Potrafi krytycznie ocenić i na tej podstawie poprawić uzyskany projekt. Potrafi dokonać oceny porównawczej swojego projektu z innymi realizowanymi przez członków grupy lub istniejącymi i ogólnie dostępnymi w Internecie. Sporządza dokumentację projektu. Implementuje, a następnie ocenia wydajność i w razie konieczności koryguje algorytmy w wybranym języku wysokiego poziomu. Potrafi ocenić i przekonująco omówić parametry, wydajność i skuteczność uzyskanej implementacji. Sporządza dokumentację uzyskanej aplikacji, uwzględniającą badania jej efektywności.

Literatura podstawowa

L. Shapiro, G. Stockman, Computer Vision, Prentice Hall, 2001
S. Ullman, High-Level Vision. Object Recognition and Visual Cognition, The MIT Press, Cambridge, Massachusetts, 1996
R. Jain, R. Kasturi, B.G. Schunck, Machine Vision, McGraw-Hill College, 1995
R. Tadeusiewicz, Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów, Wydawnictwo Fundacji Postępu Telekomunikacji, Kraków, 1997
M. Ostrowski (red.), Informacja obrazowa, WNT, 1992
D. H. Ballard, C. M. Brown, Computer Vision, Prentice Hall, 1982

Literatura dodatkowa

http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/, CVonline - On-Line Compendium of Computer Vision, 2011

Treści programowe - laboratoria

KOD	Treść programowa	Godziny
T-L-1	Praca z modelami barw w kontekście rozpoznawania obrazów.	6
T-L-2	Segmentacja obrazu.	10
T-L-3	Deskryptory kształtu w kontekście rozwiązania problemu okluzji.	8
T-L-4	Biegunowy i logarytmiczny układ współrzędnych w rozpoznawaniu kształtów.	6
		30

Treści programowe - wykłady

KOD	Treść programowa	Godziny
T-W-1	Barwy na scenie i cieniowanie. Ludzka percepcja barw. Obrazy multispektralne.	2
T-W-2	Miary tekstur – krawędziowe, lokalne binarne, macierze współwystąpień, itd. Segmentacja tekstur.	2
T-W-3	Wydobywanie informacji o ruchu z obrazu 2D.	2
T-W-4	Wybrane algorytmy segmentacji obrazu.	3
T-W-5	Wydzielanie cech z obrazu na potrzeby rozpoznawania.	2
T-W-6	Matching dwuwymiarowy.	2
T-W-7	Tworzenie obrazów 3D na bazie obrazów 2D.	2
		15

Formy aktywności - laboratoria

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-L-1	Uczestnictwo w zajęciach laboratoryjnych.	30
A-L-2	Udział w konsultacjach i zaliczeniu	2
		32

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-W-1	Uczestnictwo w zajęciach.	15
A-W-2	Przygotowanie się do zaliczenia wykładu i studiowanie literatury	5
A-W-3	Udział w konsultacjach i zaliczeniu	2
		22

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_2A_D17/O4/2-2_W01	Ma wiedzę z zakresu wykorzystania wybranych zagadnień matematycznych w wybranych algorytmach widzenia komputerowego.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_2A_W01	Ma poszerzoną i pogłębioną wiedzę w zakresie wybranych działów matematyki teoretycznej oraz matematyki stosowanej
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	T2A_W01	ma rozszerzoną i pogłębioną wiedzę z zakresu matematyki, fizyki, chemii i innych obszarów właściwych dla studiowanego kierunku studiów przydatną do formułowania i rozwiązywania złożonych zadań z zakresu studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotu	C-1	Zapoznanie studentów z aktualnymi trendami w zakresie zaawansowanych algorytmów widzenia komputerowego.
Treści programowe	T-W-1	Barwy na scenie i cieniowanie. Ludzka percepcja barw. Obrazy multispektralne.
	T-W-2	Miary tekstur – krawędziowe, lokalne binarne, macierze współwystąpień, itd. Segmentacja tekstur.
	T-W-3	Wydobywanie informacji o ruchu z obrazu 2D.
	T-W-4	Wybrane algorytmy segmentacji obrazu.
	T-W-5	Wydzielanie cech z obrazu na potrzeby rozpoznawania.
	T-W-6	Matching dwuwymiarowy.
	T-W-7	Tworzenie obrazów 3D na bazie obrazów 2D.
	T-L-1	Praca z modelami barw w kontekście rozpoznawania obrazów.
	T-L-2	Segmentacja obrazu.
	T-L-3	Deskryptory kształtu w kontekście rozwiązania problemu okluzji.
	T-L-4	Biegunowy i logarytmiczny układ współrzędnych w rozpoznawaniu kształtów.
Metody nauczania	M-1	Wykłady wspomagane prezentacją multimedialną, połączone z dyskusja w trakcie zajęć.
Sposób oceny	S-2	Ocena podsumowująca: Wykład – ocena podsumowująca: zaliczenie pisemne z pytaniami otwartymi, dotyczącymi zagadnień prezentowanych i dyskutowanych na wykładzie, w formie opisowej. Końcowa ocena z przedmiotu = 0,5 * ocena z egzaminu + 0,5 * ocena z laboratoriów.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie ma dostatecznej wiedzy z zakresu zastosowań matematyki w zaawansowanych algorytmach widzenia komputerowego.
	3,0	Student potrafi powtórzyć opanowaną wiedzę, związaną z prostymi technikami widzenia komputerowego, bazującymi na aparacie matematycznym. Zna podstawy matematyczne analizy teksturalnej, analizy ruchu, segmentacji, reprezentacji wybranych cech, tworzenia obrazów 3D na podstawie obrazów planarnych.
	3,5	Student potrafi bez problemu powtórzyć opanowaną wiedzę, związaną z wszystkimi zaprezentowanymi na wykładach zaawansowanymi algorytmami widzenia komputerowego, bazującymi na aparacie matematycznym. Rozumie aparat matematyczny analizy teksturalnej, analizy ruchu, segmentacji, reprezentacji wybranych cech, tworzenia obrazów 3D na podstawie obrazów planarnych.
	4,0	Student potrafi bez problemu powtórzyć opanowaną wiedzę, związaną z wszystkimi zaprezentowanymi na wykładach zaawansowanymi algorytmami widzenia komputerowego, bazującymi na aparacie matematycznym. Potrafi także wskazać na podstawie przeglądu literatury inne rozwiązania matematyczne, realizujące podobnie lub wydajniej wybrane problemy z zakresu rozpoznawania wzorców (w tym w szczególności danych multimedialnych). Rozumie i analizuje aparat matematyczny analizy teksturalnej, analizy ruchu, segmentacji, reprezentacji wybranych cech, tworzenia obrazów 3D na podstawie obrazów planarnych.
	4,5	Student potrafi bez problemu powtórzyć opanowaną wiedzę, związaną z wszystkimi zaprezentowanymi na wykładach zaawansowanymi algorytmami widzenia komputerowego, bazującymi na aparacie matematycznym. Potrafi także wskazać na podstawie przeglądu literatury inne rozwiązania matematyczne, realizujące podobnie lub wydajniej wybrane problemy z zakresu rozpoznawania wzorców (w tym w szczególności danych multimedialnych). Potrafi ocenić porównawczo cechy konkurencyjnych rozwiązań, a także dostosować je do wybranego zagadnienia praktycznego. Rozumie, analizuje i stosuje aparat matematyczny analizy teksturalnej, analizy ruchu, segmentacji, reprezentacji wybranych cech, tworzenia obrazów 3D na podstawie obrazów planarnych.
	5,0	Student potrafi bez problemu powtórzyć opanowaną wiedzę, związaną z wszystkimi zaprezentowanymi na wykładach zaawansowanymi algorytmami widzenia komputerowego, bazującymi na aparacie matematycznym. Potrafi także wskazać na podstawie przeglądu literatury inne rozwiązania matematyczne, realizujące podobnie lub wydajniej wybrane problemy z zakresu rozpoznawania wzorców (w tym w szczególności danych multimedialnych). Potrafi ocenić porównawczo cechy konkurencyjnych rozwiązań, a także dostosować je do wybranego zagadnienia praktycznego. Potrafi na podstawie swojej wiedzy modyfikować istniejące metody, z użyciem zaawansowanego aparatu matematycznego. Rozumie, analizuje, stosuje i ocenia aparat matematyczny analizy teksturalnej, analizy ruchu, segmentacji, reprezentacji wybranych cech, tworzenia obrazów 3D na podstawie obrazów planarnych.

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_2A_D17/O4/2-2_U01	Potrafi dobrać, zaimplementować, a następnie ocenić przydatność technik widzenia komputerowego w wybranych zastosowaniach.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_2A_U13	Potrafi dobrać, porównać i ocenić rozwiązania projektowe w wybranym obszarze zastosowań
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	T2A_U09	potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich i prostych problemów badawczych metody analityczne, symulacyjne i eksperymentalne
	T2A_U11	potrafi formułować i testować hipotezy związane z problemami inżynierskimi i prostymi problemami badawczymi
	T2A_U12	potrafi ocenić przydatność i możliwość wykorzystania nowych osiągnięć (technik i technologii) w zakresie studiowanego kierunku studiów
	T2A_U16	potrafi zaproponować ulepszenia (usprawnienia) istniejących rozwiązań technicznych
Cel przedmiotu	C-2	Nabycie umiejętności analizy porównawczej wybranych różnych podejść do rozwiązania tego samego problemu z dziedziny widzenia komputerowego, dyskusji i krytycznej analizy.
Cel przedmiotu	C-3	Nabycie umiejętności doboru odpowiednich algorytmów do realizacji zadania z zakresu rozpoznawania obrazów.
Treści programowe	T-W-4	Wybrane algorytmy segmentacji obrazu.
	T-W-5	Wydzielanie cech z obrazu na potrzeby rozpoznawania.
	T-L-1	Praca z modelami barw w kontekście rozpoznawania obrazów.
	T-L-2	Segmentacja obrazu.
	T-L-4	Biegunowy i logarytmiczny układ współrzędnych w rozpoznawaniu kształtów.
Metody nauczania	M-2	Na ćwiczeniach laboratoryjnych indywidualna realizacja zadań, przydzielonych przez wykładowcę.
Sposób oceny	S-1	Ocena formująca: Laboratoria – ocena pracy i efektów uzyskanych w trakcie poszczególnych zajęć.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie potrafi dobrać ani ocenić przydatności technik widzenia komputerowego w wybranych zastosowaniach.
	3,0	Student potrafi w podstawowym zakresie przygotować projekt, realizujący wybrany problem widzenia komputerowego. Do tego celu stosuje wybrane spośród prezentowanych na wykładach, najprostsze techniki. Implementuje w podstawowym zakresie te algorytmy w wybranym języku wysokiego poziomu.
	3,5	Student potrafi w podstawowym zakresie przygotować projekt, realizujący problem widzenia komputerowego. Do tego celu stosuje wybrane spośród prezentowanych na wykładach techniki. Implementuje następnie te algorytmy w wybranym języku wysokiego poziomu.
	4,0	Student potrafi przygotować projekt, realizujący wybrany problem widzenia komputerowego, opierając się na wiedzy poznanej na zajęciach lub analizie literatury naukowej i źródeł internetowych. Potrafi krytycznie ocenić i na tej podstawie poprawić uzyskany projekt. Implementuje następnie te algorytmy w wybranym języku wysokiego poziomu.
	4,5	Student potrafi przygotować projekt, realizujący wybrany problem widzenia komputerowego, opierając się na wiedzy poznanej na zajęciach lub analizie literatury naukowej i źródeł internetowych. Potrafi krytycznie ocenić i na tej podstawie poprawić wynikowy projekt. Sporządza jego dokumentację. Implementuje, a następnie ocenia wydajność i w razie konieczności koryguje algorytmy w wybranym języku wysokiego poziomu. Sporządza podstawową wersję dokumentacji uzyskanej aplikacji.
	5,0	Student potrafi przygotować projekt, realizujący wybrany problem widzenia komputerowego, opierając się na wiedzy poznanej na zajęciach lub analizie literatury naukowej i źródeł internetowych. Potrafi krytycznie ocenić i na tej podstawie poprawić uzyskany projekt. Potrafi dokonać oceny porównawczej swojego projektu z innymi realizowanymi przez członków grupy lub istniejącymi i ogólnie dostępnymi w Internecie. Sporządza dokumentację projektu. Implementuje, a następnie ocenia wydajność i w razie konieczności koryguje algorytmy w wybranym języku wysokiego poziomu. Potrafi ocenić i przekonująco omówić parametry, wydajność i skuteczność uzyskanej implementacji. Sporządza dokumentację uzyskanej aplikacji, uwzględniającą badania jej efektywności.