Технології штучного інтелекту

🆓 БЕЗКОШТОВНА ОНЛАЙН AI ШКОЛА!

літня школа 2026

🎉 Школу AIT 2026 завершено. Чекаємо вас у 2027 році.
🎓 Сертифікат про підвищення кваліфікації (120 годин / 4 ECTS кредити)
📅 Дати проведення 22 червня - 3 липня 2026
AI ілюстрація для хедера

Artificial Intelligence Technologies Summer School — конкурс проєктів

Фіналісти та переможці конкурсу проєктів AIT 2026.

За підсумками виступів і оцінювання журі були визначені переможці конкурсу. Результати відобразили технічну якість рішень, здатність команд презентувати реальну проблему, показати цінність свого підходу та відповісти на запитання журі.

Місце Проєкт Учасники команди
1 місце Genetic Algorithm for PID
  • Yurii Vakula — Kryvyi Rih Professional Transport and Metallurgical Lyceum, Ukraine
  • Viktoriia Kravtsova — Dnipro University of Technology, Ukraine
  • Nataliia Miniailo — Zaporizhzhia National University, Ukraine
  • Siddhartha Pundit — Independent Researcher, Japan
2 місце Krok.cv
  • Ostap Krochak — Ivan Franko National University of Lviv, Ukraine
  • Vira Poberezhnyk — Ivan Franko National University of Lviv, Ukraine
2 місце VeritAI
  • Amenah Alghanim — Al-Zahraa University for Women, Iraq
  • Winfred Videkar — Mykolas Romeris University, Ghana
3 місце A Day in the Digital City
  • Mikhailova Sofiia — Ivan Franko National University of Lviv, Ukraine
  • Mikhailova Olena — Universidad Autónoma de Madrid, Spain
3 місце DiplomacyPulse AI
  • Diana Rotar — Ivan Franko National University of Lviv, Ukraine
  • Kirena Levytska — Educational Complex "School of Computer Technologies - Lviv Technological Lyceum", Ukraine
  • Rostyslav Levytskyi — Ivan Franko National University of Lviv, Ukraine
  • Ishtiaque Ahmed Rafin — Helsinki Metropolia UAS, Bangladesh
3 місце TELERETAIN AI
  • Adityabaan Tripathy — SRM Institute of Science and Technology, India
  • Shubhayu Kundu — SRM Institute of Science and Technology, India

Про школу

Традиційно щоліта ми запрошуємо найкращих фахівців індустрії, експертів, менторів і лекторів з провідних ІТ-компаній, щоб створити унікальну освітню платформу для обговорення та вивчення інноваційних технологій штучного інтелекту.

Мета:

  • Створити освітню платформу для вивчення теоретичних основ, набуття практичних навичок і трансферу знань між студентами та ІТ-індустрією у сфері штучного інтелекту.
  • Сфокусувати увагу слухачів на викликах і можливостях, які дають технології штучного інтелекту.
  • Розкрити основи створення інноваційних продуктів і рішень із використанням штучного інтелекту.

Штучний інтелект — потужний драйвер змін, який відкриває безмежні можливості для розвитку нових технологій.

Коли: 22 червня - 3 липня 2026

Формат: Онлайн

Особливості навчання: два паралельні потоки (Core A — учасники, які лише починають в AI; Core B — учасники з досвідом в ІТ).

Мова школи: Англійська

Цільова аудиторія: учасники з України та з-за кордону

P.S. Створюючи штучний інтелект, ми відкриваємо безмежні можливості для майбутнього, де машини та люди можуть працювати разом і досягати неймовірних успіхів у науці, мистецтві та житті загалом — ChatGPT!

📜 Цього року учасники програми отримають сертифікати підвищення кваліфікації (120 годин / 4 кредити ECTS).

AIT досвід 2021-2025

Досвід

КАРТА УЧАСНИКІВ МИНУЛОГО РОКУ

Карта

Тематика школи

Наведіть на тег, щоб побачити короткий опис.

Тематика школи охоплює базові поняття технологій штучного інтелекту, зокрема: Python для DS, ML та DL, хмарні сервіси і технології, Cloud Computing, Big Data та аналітика, бази даних і сховища даних, штучний інтелект з ML / DL / RL, інструменти ML та DL, Advanced Machine Learning, Generative AI, прикладні AI‑проєкти

Лекційні теми також включають найактуальніші питання технологій ШІ, зокрема: AI з Advanced Machine Learning, Responsible AI, Adaptive AI, Democratized AI, Atomization AI, Computer Vision з ML / DL / RL, новітні архітектури Deep Learning, Virtual Reality, Metaverse, Digital Twins, GenAI та мовне моделювання, NLP і LLM, робототехніка та embedded LLM, Generative Models, штучне мистецтво, Transformers, BERT, GPT та інші LLM, GenAI для Software Design, AI Code Generation, платформи Generative AI для розробки ПЗ, кібербезпека та AI, високопродуктивні обчислення, GPU‑технології, мобільна та веб‑розробка, AI‑технології для mobile‑розробки, веб‑аналітика, IoT, IIoT, AioT, Edge AI, Embedded AI, автономні системи, AI в автомобілях

AI з Advanced Machine Learning

Responsible AI, Adaptive AI, Democratized AI, Atomization AI
Побудова AI‑продуктів, AutoML
Використання AI у сучасних сервісах, застосунках і платформах
Computer Vision з ML / DL / RL
Computer Vision з LLM
ML/DL‑техніки: Transfer Learning, Federated Learning тощо
Генетичні алгоритми (GA) у Machine Learning
Особливості новітніх архітектур Deep Learning: best practices
AI Trust, Risk and Security Management (AI TRiSM)
End-to-end проєкти/моделі Machine Learning для розвʼязання практичних задач
HLI (Human Language Interface), AR / VR
Virtual Reality, Metaverse, Digital Twins
AI у сталих, екологічних та природоохоронних технологіях

GenAI та Language Modeling

NLP та LLM
Управління знаннями, онтології
Робототехніка та embedded LLM
Генеративні моделі, штучне мистецтво
Diffusion-моделі для генерації зображень і відео
Transformers, BERT, GPT та інші LLM
Serving та оркестрація LLM, multimodal learning
Ризики, упередження й етика роботи з LLM
Прискорення автономності з Cognitive Digital Brain
Автономні цифрові агенти
Виявлення взаємодії з клієнтами
Сумаризація й поширення знань в Enterprise

SDLC з Generative AI

Підсилення етапів SDLC за допомогою GenAI: загальні теми
GenAI для Software Design
AI Code Generation
Платформи Generative AI для розробки ПЗ
Побудова evaluation frameworks
Інфраструктура, компоненти й архітектура GenAI-застосунків
Prompt engineering: best practices
RAG: імплементація, валідація та оцінювання
RAG-системи, SELF-RAG, self-correcting та self-improving RAG-системи
Кібербезпека та AI
Soft Skills

Високопродуктивні обчислення

Основи паралельних, гібридних і розподілених обчислень
Початок роботи з Jetson Developer Kits (Xavier NX, AGX Orin, Orin Nano Super, AGX Thor)
Початок роботи з Google Coral TPU USB Accelerator та/або Google Coral Development Board
GPU‑технології, GPGPU, CUDA, OpenCL

Mobile та Web development

Інтеграція AI‑систем у mobile‑розробку: загальні питання
Вимоги замовників до mobile‑додатків із LLM
AI‑технології для mobile‑розробки
Вебаналітика, аналіз соціальних мереж, crawlers, аналітичні платформи
Інтеграція систем штучного інтелекту у web‑розробку
Використання AI Code Agents для mobile та web‑розробки

IoT, IIoT, AIoT

Internet of Things, Industrial Internet of Things
Artificial Intelligence of Things (AIoT), Cognitive IoT
Edge AI, Embedded AI, Hailo AI
Автономні системи (дрони, транспорт тощо), автопілоти
AI в автомобільній галузі

Оргкомітет

Олег Бугрій
Олег Бугрій
Проректор з науково-педагогічної роботи та соціально-гуманітарного розвитку ЛНУ
Юрій Фургала
Юрій Фургала
Декан факультету електроніки та комп'ютерних технологій ЛНУ
Роман Шувар
Роман Шувар
Завідувач кафедри системного проектування факультету електроніки та комп'ютерних технологій ЛНУ
Валерій Ткачук
Валерій Ткачук
Завідувач лабораторії технологій штучного інтелекту ЛНУ
Віталій Кухарський
Віталій Кухарський
Докторант 1 року навчання лну ЛНУ
Юлія Гриценко
Юлія Гриценко
Начальниця Відділу маркетингової комунікації ЛНУ
Василь Ляшкевич
Василь Ляшкевич
Head of Ukraine GenAI R&D Lab, Epam, канд. тех. наук ЛНУ
Роман Мисюк
Роман Мисюк
Старший інженер з автоматизації тестування в Epam Systems, PhD, LNU
Ірина Мисюк
Ірина Мисюк
Старший інженер з автоматизації тестування в Epam Systems, PhD, LNU
Ігор Колич
Ігор Колич
Доцент кафедри системного проектування, ЛНУ
Тарас Керод
Тарас Керод
Асистент кафедри системного проєктування, ЛНУ
Андрій Патинко
Андрій Патинко
Асистент кафедри системного проєктування, ЛНУ
🔥 До зустрічі у 2027

AIT 2026 завершено 🚀

Дякуємо, що були з нами цього року. Чекаємо вас знову у 2027 році.