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La inteligencia artificial ha sido parte de nuestro ecosistema tecnológico desde ya hace algunos años, pero su estallido se dio con el despliegue de Gen AI y LLMs que aumento su popularidad marcando un antes y un después. Actualmente, la comunidad tecnológica muestra un gran interés en aprender a desarrollar aplicaciones haciendo uso de este tipo de tecnología, en ese contexto sin duda Python es el lenguaje por excelencia. En esta charla exploraremos técnicas clave, como el Fine Tunning y el Transfer Learning aplicadas a modelos super conocidos como GPT-3.5 Turbo/GPT4 e inclusive modelos de código abierto disponibles en Hugging Face. Veremos como adaptar estos modelos a nuestros propios casos de uso en las apps que queramos desarrollar. Además de entrenar modelos, también hablaremos acerca de cómo realizar consultas de información a bases de datos vectoriales (vector search) para localizar información dentro de un determinado documento y poder generar contenido sintético en base a esta búsqueda. En esta misma línea aprenderemos que son los embeddings, como trasformar nuestra información no estructurada en vectores y luego como indexarla en estas bases de datos vectoriales para un acceso más eficiente. Todo esto utilizando Python y sus poderosas bibliotecas, entre las cuales utilizaremos transformers, langChain y PyTorch. Para lograr esto daré una introducción para poner en contexto al público, para luego pasar a demostraciones prácticas de cómo realizar estas operaciones de manera comprensible, tal como a mí me hubiera gustado que me lo explicaran. Slides: https://pycon-assets.s3.amazonaws.com/2024/media/presentation_slides/2/2024-05-18T17%3A03%3A31.495570/PYCON_2024_JORGE.pdf

Título completo: Clasificación de violencia mediante análisis de audio y embeddings La investigación se centra en la clasificación y análisis de audio mediante el uso de embeddings para evaluar la severidad de episodios auditivos, para lograr esto, se ha desarrollado un proyecto que abarca la creación de un dataset específico destinado al entrenamiento de una red neuronal diseñada para analizar señales de audio. En la primera fase del proyecto, se ha puesto énfasis en la recopilación y procesamiento de datos de audio, con el objetivo de construir un conjunto de entrenamiento robusto y representativo, este dataset se ha utilizado para alimentar una red neuronal especializada capaz de clasificar violencia en 5 clases. Además del análisis de audio, se ha explorado el análisis de texto utilizando embeddings para determinar la cercanía semántica de las palabras y frases asociadas con la agresividad o la intención de violencia, esta dimensión adicional proporciona una perspectiva más completa, permitiendo una evaluación integral de la violencia en los segmentos auditivos. La combinación de técnicas de análisis de audio y texto ha demostrado ser efectiva para calificar la violencia en episodios auditivos, ofreciendo un enfoque multidimensional para entender la naturaleza de los contenidos, este método no solo identifica la presencia de violencia, sino que también asigna un grado de severidad, brindando una evaluación más precisa y detallada.

Teniendo un Raspberry Pi con las características de un mini computador brinda diversas opciones para construir un sistema de seguridad utilizando bibliotecas como Tensorflow, ofreciendo varias ventajas sobre los sistemas tradicionales, por lo que es una opción para las personas en general con conocimiento en tecnología que buscan la personalización, el control, el almacenamiento, el reconocimiento facial entre otros: Personalizar las tareas. Actualmente las bibliotecas cuentan con reconocimiento facial para accesos autorizados, por lo cual existe una posibilidad de integración con otros dispositivos domésticos inteligentes, se puede crear un ecosistema interconectado, activando luces, cerraduras o alarmas en función de las detecciones de la app. Almacenamiento local de datos, esto para mantener las grabaciones y datos privados, evitando problemas de almacenamiento en la nube. Ademas de tener acceso a las bibliotecas de código abierto para una mayor transparencia y control. Reconocimiento facial y de objetos, va mas allá de la detección de movimiento básico, identificando intrusos, mascotas u objetos específicos para respuestas específicas. Mensajes: También se realiza la supervisión y alertas en tiempo real al celular.

A collection of lightning talks made by the community. 1:05 - Austin Williams - Dine for $0; Courtesy of AI 5:15 - Ju Yong Lim - From Korea to PyCon, K-Student Data Science Journey 9:45 - Paul Ganssle - Teaching Children Perfect Pitch 15:00 - Roisin O'Dowd - Technical Scavenger Hunt Featuring Steganography 20:35 - Anthony Shaw - Counting to 1023 25:35 - Eric Snow - Try Out Subinterpreters! 30:00 - Jake Stevens-Haas - Discovering Physics from Data (pysindy) 35:35 - Lynn Root - Explain Yourself!

A collection of lightning talks made by the community. 4:25 - Trey Hunner - Give a Lightning Talk 8:50 - Takanori Suzuki - Learn Japanese with Python 14:35 - Kwon Han - One Year as a PSF Director 19:45 - Soojin Yoon - Reboot PyLadies Seoul in Korea 24:35 - Berta Böjte - When Passion meets Python - "Handball Calendar" 30:05 - Kushal Das - All code is political 35:35 - Radomir Dopieralski - Program Robots with CircuitPython 40:25 - Marie Roald - How to use Python to search for similar images in every Norwegian book ever published (kinda) 45:20 - Aroma Rodrigues - Only Bad Demos in the Building! 50:50 - Eric Mesa - I learned Python. Now what? Using Python to solve all your problems 56:00 - Al Sweigart - Animates ASCII Art: A music video in 2000 lines of code

Simon Willison is the creator of Datasette, an open source tool for exploring and publishing data. He currently works full-time developing open source tools for data journalism, built around Datasette and SQLite. Simon has spent the last year and a half deeply immersed in the world of Large Language Models, trying to solve the fascinating problems of how to responsibly use the technology in the two fields he knows best: journalism and software engineering. Prior to becoming an independent open source developer, Simon was an engineering director at Eventbrite. Simon joined Eventbrite through their acquisition of Lanyrd, a Y Combinator funded company he co-founded in 2010. He is a board member of the Python Software Foundation and a co-creator of the Django Web Framework, and has been blogging about web development and programming since 2002 at https://simonwillison.net/.

A collection of lightning talks made by the community. 1:15 - Peter Sobot - How Low(-level) Can You Go? Crashing Python with Only Its Standard Library 6:10 - Munawar Hafiz - Cleaning the Beach: Finding and Fixing Bugs in the Top 2,000 Python Packages 11:50 - Melanie Arbor - They're not "Soft Skills"; They're Professional Skills (& you can do it!) 17:20 - Tyler Menezes - (Better) mentorship: How you can nurture the next generation of Pythonistas 22:55 - Lysandros Nikolaou - NumPy 2: 18 Years in the making 27:15 - Nathan Brouwer - Data storytelling: 5 hacks in 5 minutes 33:05 - Ludovico Bianchi - Notebooks as peer-reviewed conference publications: what, why, and how we're enabling this for the Research Software Engineer community 38:40 - Dr. Charles Russell Severance - Why a Python Programmer Should Learn C (yes really) 44:55 - Dima Dinama - Surpass your Coworkers with Python Automation for Boring Office Jobs 49:45 - Nick Muoh - Jokes on you, 5 things you didn't know about DuckDB 55:10 - Joeun Joy Park - Bringing Back My Career with Python While Raising Kids 1:01:15 - Rodrigo Girad Serrad - Counting to 698,438,863,898,480,640 in 0.4ms”, and not [...] 4.ms 1:05:00 - Pawel Jastrzebski - My impressions after my first day at my first ever conference* (*A story told in a sequence of memes)

A collection of lightning talks made by the community. 1:45 - 18:20 - Local & Regional PyCon Conferences around the world 18:50 - Adam Silkey - I've been laid off, what do I do? 24:00 - Anne Decusatis - Stay hydrated: Similarities between swordfighting and Python programming. 27:35 - Nena Beecham - The three Rs of using Python in non-Python workplace 32:50 - Shivay Lamba - Experience Sharing: What I learnt from attending PyCon US for three years in a row and how it has helped become better in every way 39:25 - Israel Blancas - 3 dogs. 1 problem. A distributed systems story 44:50 - Gaurav Pandy - Hacking in High-School

Kate Chapman is a technologist, geographer and farmer who believes in the power of digital commons to change the world. She serves as the Chief Technology Officer at Open Supply Hub leading technical strategy to bring transparency to supply chains. Additionally Kate is the President of the Humanitarian OpenStreetMap Team (HOT) where she is a passionate supporter of open mapping for more resilient communities. Kate focuses on socio-technical systems linking humans and computers together to create better information for decision making. Previously Kate served as the Director of Engineering Enablement at the Wikimedia Foundation, Chief Technology Officer of the Cadasta Foundation and Executive Director of the Humanitarian OpenStreetMap Team. A long time advocate and participant in the free culture movement she believes it is important to put people first. When not thinking about virtual systems she is at home thinking about physical systems on her miniature dairy goat farm.