Module also offered within study programmes:
General information:
Name:
Programming languages ​​and algorithms
Course of study:
2019/2020
Code:
HNKT-1-308-s
Faculty of:
Humanities
Study level:
First-cycle studies
Specialty:
-
Field of study:
Nowoczesne technologie w kryminalistyce
Semester:
3
Profile of education:
Academic (A)
Lecture language:
Polish
Form and type of study:
Full-time studies
Course homepage:
 
Responsible teacher:
dr inż. Frankowski Marek (mfrankow@agh.edu.pl)
Module summary

Celem przedmiotu jest zapoznanie studentów z wybranymi metodami obliczeniowymi i językami programowania spotykanymi na rynku pracy. W ramach przedmiotu studenci wprowadzani są problematykę tworzenia średniej wielkości aplikacji.

Description of learning outcomes for module
MLO code Student after module completion has the knowledge/ knows how to/is able to Connections with FLO Method of learning outcomes verification (form of completion)
Social competence: is able to
M_K001 Student potrafi prezentować zagadnienia obliczeniowe, komunikować zasady działania złożonych algorytmów numerycznych oraz odnosić się do dokumentacji problemów fizycznych i inżynierskich. NKT1A_K04, NKT1A_K01, NKT1A_K02 Activity during classes,
Project
Skills: he can
M_U001 Student potrafi projektować i implementować metody obliczeniowe rozwiązujące proste problemy numeryczne. NKT1A_U04, NKT1A_U06, NKT1A_U05, NKT1A_U07 Test,
Project
M_U002 Student potrafi dobierać metody i narzędzia dostępne online do postawionych problemów obliczeniowych z wykorzystaniem języków programowania imperatywnego. NKT1A_U06, NKT1A_U07 Project
Knowledge: he knows and understands
M_W001 Student zna i rozumie klasyczne metody numeryczne i ich zastosowania praktyczne. NKT1A_W05 Test,
Project
M_W002 Student zna i rozumie podstawowe cechy typowych języków programowania imperatywnego stosowanych na rynku pracy. NKT1A_W05 Test,
Project
Number of hours for each form of classes:
Sum (hours)
Lecture
Audit. classes
Lab. classes
Project classes
Conv. seminar
Seminar classes
Pract. classes
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Prace kontr. przejść.
Lektorat
46 18 0 14 14 0 0 0 0 0 0 0
FLO matrix in relation to forms of classes
MLO code Student after module completion has the knowledge/ knows how to/is able to Form of classes
Lecture
Audit. classes
Lab. classes
Project classes
Conv. seminar
Seminar classes
Pract. classes
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Prace kontr. przejść.
Lektorat
Social competence
M_K001 Student potrafi prezentować zagadnienia obliczeniowe, komunikować zasady działania złożonych algorytmów numerycznych oraz odnosić się do dokumentacji problemów fizycznych i inżynierskich. + - + + - - - - - - -
Skills
M_U001 Student potrafi projektować i implementować metody obliczeniowe rozwiązujące proste problemy numeryczne. + - + + - - - - - - -
M_U002 Student potrafi dobierać metody i narzędzia dostępne online do postawionych problemów obliczeniowych z wykorzystaniem języków programowania imperatywnego. + - + + - - - - - - -
Knowledge
M_W001 Student zna i rozumie klasyczne metody numeryczne i ich zastosowania praktyczne. + - + + - - - - - - -
M_W002 Student zna i rozumie podstawowe cechy typowych języków programowania imperatywnego stosowanych na rynku pracy. + - + + - - - - - - -
Student workload (ECTS credits balance)
Student activity form Student workload
Summary student workload 89 h
Module ECTS credits 3 ECTS
Udział w zajęciach dydaktycznych/praktyka 46 h
Preparation for classes 14 h
przygotowanie projektu, prezentacji, pracy pisemnej, sprawozdania 14 h
Realization of independently performed tasks 10 h
Contact hours 5 h
Module content
Lectures (18h):

1. Metoda Runge-Kutty, chaos deterministyczny
2. Całkowanie numeryczne, metody Monte Carlo
3. Liczby pseudolosowe, generowanie liczb pseudolosowych
4. Podstawy szyfrowania
5. Poszukiwanie miejsc zerowych funkcji, metoda bisekcji
6. Język programowania Java
7. Język programowania C
8. Tworzenie własnej aplikacji – gra komputerowa

Laboratory classes (14h):

Ćwiczenia laboratoryjne zgodne z tematyką wykładów w formie instrukcji wprowadzających z możliwością konsultacji z prowadzącym.

Project classes (14h):

Zadania projektowe zgodne z tematyką wykładów, będące kontynuacją instrukcji wprowadzających realizowanych na zajęciach laboratoryjnych.

Additional information
Teaching methods and techniques:
  • Lectures: Treści prezentowane na wykładzie są przekazywane w formie prezentacji multimedialnej w połączeniu z klasycznym wykładem tablicowym wzbogaconymi o pokazy odnoszące się do prezentowanych zagadnień.
  • Laboratory classes: W trakcie zajęć laboratoryjnych studenci samodzielnie rozwiązują zadany problem praktyczny, dobierając odpowiednie narzędzia. Prowadzący stymuluje grupę do refleksji nad problemem, tak by otrzymane wyniki miały wysoką wartość merytoryczną.
  • Project classes: Nie określono
Warunki i sposób zaliczenia poszczególnych form zajęć, w tym zasady zaliczeń poprawkowych, a także warunki dopuszczenia do egzaminu:

Aby uzyskać zaliczenie należy:
zdobyć równo lub więcej niż 50% punktów z kartkówek
oraz
zdobyć równo lub więcej niż 50% punktów z zadań domowych

Participation rules in classes:
  • Lectures:
    – Attendance is mandatory: No
    – Participation rules in classes: Studenci uczestniczą w zajęciach poznając kolejne treści nauczania zgodnie z syllabusem przedmiotu. Studenci winni na bieżąco zadawać pytania i wyjaśniać wątpliwości. Rejestracja audiowizualna wykładu wymaga zgody prowadzącego.
  • Laboratory classes:
    – Attendance is mandatory: Yes
    – Participation rules in classes: Studenci wykonują ćwiczenia laboratoryjne zgodnie z materiałami udostępnionymi przez prowadzącego. Student jest zobowiązany do przygotowania się w przedmiocie wykonywanego ćwiczenia, co może zostać zweryfikowane kolokwium w formie ustnej lub pisemnej. Zaliczenie zajęć odbywa się na podstawie zaprezentowania rozwiązania postawionego problemu.
  • Project classes:
    – Attendance is mandatory: Yes
    – Participation rules in classes: Nie określono
Method of calculating the final grade:

Ocena wyznaczana na podstawie regulaminu studiów z wagami – kartkówki 30% zadania domowe 70%.
Aktywność na laboratoriach i wykładach może dodać +5% z wybranej części
Poprawy ocen:
Na ostatnich zajęciach można poprawić jedną najgorzej napisaną kartkówkę oraz oddać jedno najniżej ocenione zadanie (ocena zostaje podmieniona na nową) UWAGA: brak innych form zaliczeń poprawkowych

Sposób i tryb wyrównywania zaległości powstałych wskutek nieobecności studenta na zajęciach:

Nieobecności:
Nieusprawiedliwione → 0 z kartkówki
Usprawiedliwione → możliwość nadrobienia kartkówki w terminie określonym przez prowadzącego zajęcia
Zadanie domowe należy oddać na platformie terminowo bez względu na nieobecność, w tym usprawiedliwioną – przypadki skrajne rozstrzyga prowadzący laboratorium

Prerequisites and additional requirements:

Doświadczenie w programowaniu z wykorzystaniem podstaw języków obiektowych. Znajomość klasycznych problemów programistycznych i algorytmów oraz struktur danych.

Recommended literature and teaching resources:

Darmowe pomoce dostępne online:
https://books.goalkicker.com/CSharpBook/
https://books.goalkicker.com/JavaBook/
https://books.goalkicker.com/CBook/

Scientific publications of module course instructors related to the topic of the module:

Additional scientific publications not specified

Additional information:

None