Лекції, воркшопи та розбори реальних ML-кейсів від ЧНУ ім. Петра Могили і спікерів з індустрії.
Практичні заняття зі спікером: розбираємо інструменти й підходи на конкретних задачах.
Як це влаштовано і чому працює: від основ ШІ до сучасних підходів.
Розбори задач від людей, які будують AI-системи в продакшні: що спрацювало, що ні і чому.
Школа для тих, хто вже трохи вміє і хоче робити руками, а не слухати. Досвід у ML не обов'язковий, Python обов'язковий.
цикли, функції, pip install, Jupyter-ноутбуки
бакалаврат, магістратура або початок кар'єри
структури даних, лінійна алгебра, ймовірності на рівні перших курсів; експертом бути не треба, але база допоможе
участь можлива онлайн або у змішаному форматі: частково онлайн, частково очно
Лекції, воркшопи та розбори реальних ML-кейсів.
Ширше за ML: як улаштований штучний інтелект, як навчаються моделі і як чесно оцінювати результат. Від ідеї до системи, яка працює в продакшні, і пояснення того, чому модель вирішила саме так.
Як машини бачать: від класичних задач зору до сучасних моделей і генерації зображень. Працюємо з реальними даними, зокрема документами і рукописами.
Як улаштовані великі мовні моделі, як їх тренують і донавчають, і що потрібно, щоб застосунок на LLM жив у продакшні. Окремо про безпеку й узгодженість моделей.
Моделі, які діють: шукають інформацію, викликають інструменти і виконують багатокрокові завдання. Як будувати агентів, бачити, що вони роблять, і тримати їх у межах.
Машини, що чують і говорять: розпізнавання мовлення, синтез голосу і робота зі звуком. Як улаштовані сучасні аудіо-моделі і де вони працюють у реальних продуктах.
Faculty Lecturer at KSE
AI Product Lead at Better Medicine ·
Co-Founder and Head of AI at Zvook ·
Kaggle Competitions Grandmaster
AI Engineering Lead at Мінцифри · Senior Teacher at KSE
Co-Founder at PostData · Researcher at UNSW
Head of AI R&D at PrivatBank
Google-форма, до 09.10
напишемо на пошту після дедлайну
акаунти, що встановити
старт 17-го жовтня 2026
Заявка займає три хвилини. Відповімо на пошту після дедлайну.