PyOpenCL = Python + OpenCL. Prezentacja dotyczy wykorzystania Pythona w zrównoglonych obliczeniach na GPU (karta graficzna), na przykładzie klasyfikacji danych metodą SVM. Na zakończenie demo łączące z sobą PySide, PyOpenCl i PyOpenGl w niespełna 150 linijkach kodu!
Magda od wielu lat jest programistką. Ostatnio skłania się w stronę Data Science. Kiedy nie programuje, uczy programowania. Zorganizowała trzy edycje Rails Girls Warsaw - warsztatów edukacyjnych z Ruby on Rails skierowanych głównie do kobiet. Dodatkowo współprowadzi podstawowy kurs Pythona w Kolegium Artes Liberales Uniwersytetu Warszawskiego, gdzie pomaga studentom kierunków humanistycznych i społecznych odnaleźć się w strumieniach kodu.
Obecnie doktorant informatyki w Zakładzie Telewizji (Politechnika Warszawska, Intytut Radioelektroniki i Technik Multimedialnych) zajmujący się wykorzystaniem technik głębokiego uczenia (ang. Deep Learning) w Odkrywaniu Informacji Muzycznej. Przez ponad 3.5 roku był programista i badaczem w Samsung Electronics, zajmującym się wizją komputerową i przetwarzaniem języka naturalnego. Fan pythonowych bibliotek i frameworków związanych z uczeniem maszynowym (ang. Machine Learning). Po godzinach prezes Koła Naukowego MuGEd i zwolennik otwartej edukacji. W reszcie wolnych chwil widuje się z żoną.