SALA C

Agenda Sala C

9:20

Otwarcie konferencji

10:00

Jak stworzyć system VAR? - detekcja ciosów w boksie

Projekt wykrywania ciosów bokserskich był eksperymentalną inicjatywą mającą na celu opracowanie systemu wizji komputerowej działającego w czasie rzeczywistym. Docelowym założeniem było stworzenie systemu wideoweryfikacji (VAR) dostosowanego do dynamicznej natury tego sportu oraz złożoności interpretacyjnej.
Podczas prezentacji opowiem o czterech elementach składających się aktualnie na ten projekt (klasyfikacja video pod kątem obecności ciosów, detekcja osób, określenie częsci ciała oraz ocena prędkości ciosu). Ponadto omówię aspekt przetwarzania danych oraz tworzenia oetykietowanego zbioru klipów bokserskich.

Paweł Ekk-Cierniakowski

Technology Rockstar

11:00

Przerwa na Targi Pracy

11:30

LLMOps vs System Zarządzania Jakością w AI Act?

AI Act nakłada szereg wymagań technicznych na systemy wysokiego ryzyka. Jednak w praktyce wiele z nich pokrywa się z obecnymi trendami związanymi z rozwojem i utrzymaniem aplikacji opartych o AI. W szczególności dotyczy to takich wątków jak ewaluacja systemów, observability czy wyjaśnialność. Podczas wystąpienia zestawię praktyki LLMOps z wymogami związanymi z AI Act na podstawie własnego doświadczenia z projektów AI Governance.

Łukasz Borowiecki

Technology Rockstar

12:30

Przerwa na Targi Pracy

13:00

Co Ty wiesz o strukturalnym dopasowaniu wzorców?

Strukturalne dopasowanie wzorców jest już z nami od Pythona 3.10, ale wielu programistów wciąż podchodzi do niego z pewną nieśmiałością. Niektórzy uważają, że to tylko kalka switch/case z innych języków i niepotrzebne zawracanie głowy, lecz w rzeczywistości jest to potężne narzędzie, które pozwala usprawnić nasze codzienne zmagania z kodem. Celem prelekcji jest rozpowszechnienie i "odczarowanie" wzorców dopasowania, co w efekcie pozwoli na tworzenie bardziej zwartego, czytelniejszego i mniej podatnego na błędy kodu.

Marcin Bardź

Python Rockstar

14:00

Przerwa na Targi Pracy

14:30

Od pip install do incydentu bezpieczeństwa – supply chain w Pythonie

Zaufanie do ekosystemu jest ogromne. Konsekwencje jego nadużycia — często katastrofalne.
W tej prelekcji pokażę, jak wygląda prawdziwa ścieżka ataku supply chain w Pythonie — od niewinnej zależności, przez build pipeline, aż po incydent bezpieczeństwa, którego nikt nie potrafi od razu wytłumaczyć. Z przykładami opartymi na realnych scenariuszach z produkcji.
Porozmawiamy m.in. o:
typosquattingu i przejmowaniu pakietów,
zależnościach, które wykonują kod, zanim je zaimportujesz,
dlaczego brak lockfile to zaproszenie do problemów,
jak build pipeline może stać się najlepszym sprzymierzeńcem atakującego,
oraz które zabezpieczenia faktycznie działają, a które tylko dobrze wyglądają w dokumentacji.

Łukasz Gadzina

Tester Rockstar

15:30

Przerwa na Targi Pracy

16:00

Football Analytics 201: Validating Tactical Principles with Statsbomb & Sportmonks

This talk shows how to use Python and modern football data to rigorously validate tactical principles instead of merely describing them. Focusing on Germany under Julian Nagelsmann, we will ingest, clean, and structure match data from Hudl Statsbomb and Sportmonks to build a practical tactical analysis pipeline. Using targeted metrics and custom Python workflows, we will test how well performances align with key principles such as gegenpressing intensity, attacking aggressiveness, and defensive compactness across phases of play. Attendees will see how to move from qualitative impressions to quantitative evidence by defining hypotheses, engineering features, and visualizing tactical behaviours over time, ideal for those who know the basics of football data access and now want to support or challenge tactical narratives with hard data.

Ruslan Korniichuk

Python Rockstar