diff --git a/README.md b/README.md
index fcded4b..c182f93 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -43,11 +43,12 @@ Do nauki można wykorzystać wiele tutoriali internetowych python (w wersji pyth
 - Przykładowa prezentacja: https://docs.google.com/presentation/d/1UeUB8s7Go8Dsjk0RyZZdcr6TSgDLuM9gmewOwlm86qU/edit?usp=sharing
 - przykładowa aplikacja do serwowania modelu ML: http://kubapok.projektstudencki.pl:8000/docs (dostępny tylko w sieci wydziałowej)
 - Przykłady są bardzo podstawowe. Zachęcam do stworzenia bardziej rozbudowanego projektu bazującego na Państwa zainteresowaniach 
+- Proszę uwzględnić, że dodatkowo należy będzie pokazać repozytorium kodu oraz testy
 
 Skala ocen
 - Należy wybrać zbiór danych (akceptacja grup oraz zbioru danych przez prowadzącego na pierwszych 17.11.21 lub drugich zajęciach 18.11.23), zaprezentować analizę tego zbioru danych (tabelki, wykresy, wnioski) w max 10 minut- zaliczenie na ocenę 3)
 - Należy wytrenować prosty model uczenia maszynowego (lub użyć gotowego modelu) i zaprezentować jego wyniki na zbiorze testowym. Jakość modelu nie będzie oceniana, ale powinien radzić sobie lepiej niż bardzo prosty model (klasa większościowa dla klasyfikacji lub średnia dla regresji)- zaliczenie na ocenę 4
-- Należy wystawić model z poprzedniego punktu w prostej aplikacji REST i zaprezentować jego działanie. Do aplikacji powininy być napisane 2-3 proste przypadki testowe- zaliczenie na llocenę 4.5
+- Należy wystawić model z poprzedniego punktu w prostej aplikacji REST i zaprezentować jego działanie. Do aplikacji powininy być napisane conajmniej 2-3 proste przypadki testowe- zaliczenie na llocenę 4.5
 - Należy udostępnić aplikację w sieci wydziałkowej 5