Jornada taller en tecnologías open source

El lunes 20 de octubre de 2025, de 9:00 a 18:00, se realizará en FAMAF la Jornada Taller en Tecnologías Open Source, auspiciada por Eagle Eye Networks (EEN).

Será una jornada presencial e intensiva con 3 talleres prácticos dictados por desarrolladores e investigadoras/es con experiencia profesional y académica.

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• Cierre de preinscripción: miércoles 15 de octubre 23:59
• Comunicación de aceptación: jueves 16 de octubre antes de medianoche.

Lugar: Aula 31, FAMAF.

Traer: tu laptop, tu mate y ganas de trabajar.

Cupo: 60 personas seleccionadas entre las/os preinscriptas/os.

Certificación: Esta Jornada fue aprobada como Curso de Extensión de FAMAF y se entregarán certificados a quienes realicen un trabajo práctico a definir por la/los docentes.

Alcance y costo: libre y gratuito.

Se priorizará la diversidad de género y a estudiantes de carreras de Computación/Informática que estén en una etapa intermedia de la carrera (2do a 4to año).

Cronograma de actividades

Taller 1:

• Introducción | práctica a Git - Pablo Vaninni, Agustín Ruarte, 9:00hs a 11:00 h
• Primeros pasos con Git: qué es el control de versiones, instalación y configuración inicial.
• Creación y manejo de repositorios: git init, git clone.
• Trabajo diario con Git: git add, git commit, git status, git log.
• Ramas y colaboración: git branch, git switch, git merge.
• Trabajo con repositorios remotos: git push, git pull, buenas prácticas de colaboración.

Taller 2:

• Introducción al Kernel de Linux y al Open Source - Ezequiel García, 11:30hs a 13:30hs
• Qué es el software libre y el código abierto: filosofía, comunidades, proyectos emblemáticos.
• Visión general del Kernel de Linux.
• Cómo se contribuye a proyectos Open Source.
• Primeros pasos prácticos: clonar, compilar y probar el entorno.
• Tu primera contribución: crear un cambio mínimo.

Taller 3:

• Creación de Datasets Caseros (Finetuning de LLMs) - Karen Palacio, 15:00hs a 17:00hs.
• Fundamentos del Finetuning. Qué es un LLM, qué es el finetuning y en qué se diferencia del prompt engineering.
• Casos de uso. Especialización de modelos para dominios, estilos, dialectos o
• tareas nuevas.
• Diseño de datasets. Cómo armar, limpiar y validar datasets en formatos simples (CSV, JSON).
• Entrenamiento práctico. Workflow básico en Google Colab: carga de datos, hiperparámetros, ciclo de entrenamiento.
• Evaluación e iteración. Comparación antes/después, mejoras rápidas y ejercicios colaborativos.

Se harán pausas de café, gentileza de EEN, de 11:00hs a 11:30hs y de 17:00hs a 18:00hs.

No se proveerá el almuerzo.