Серед учасників та переможців ML Week студенти факультету електроніки та комп’ютерних технологій ЛНУ ім. Івана Франка
Троє студентів факультету електроніки та комп’ютерних технологій Львівського національного університету імені Івана Франка, які спеціалізуються та займаються науковою роботою на кафедрі системного проектування, а саме студентки 3-го курсу Шекхар Ар’я та Коновалова Інна із спеціальності F2 Інженерія програмного забезпечення та студент 2-го курсу Андрій Хромович із спеціальності F3 Комп’ютерні науки взяли участь у ML Week. ML Week є інтенсивною освітньо-практичною платформою для вивчення застосування машинного навчання на практиці, що відбулася 26–30 січня 2026 року та об’єднала студентів різних університетів України.
Загалом захід об’єднав студентів провідних закладів вищої освіти України, зокрема:
- Львівського національного університету імені Івана Франка
- Національного університету «Львівська політехніка»
- Київського політехнічного інституту імені Ігоря Сікорського
- Харківського політехнічного інституту
- Національного університету «Острозька академія»
- Національного технічного університету «Дніпровська політехніка»
Проєкти були запропоновані компаніями-партнерами заходу NIX, EPAM, GlobalLogic, Simulmedia, Enamine, IT-JIM, Squad, Crux Lab та іншими.
Цьогоріч ML Week відбувався у Національному університеті «Острозька академія». Основним завданням є робота над реальними задачами у сфері Machine Learning, Computer Vision та Data Science. Учасники працювали в міжуніверситетських командах, застосовуючи сучасні інструменти та підходи такі як: Python, TensorFlow/PyTorch, OpenCV, Scikit-learn. Крім цього, проходили повний цикл розробки ML-проєктів від аналізу даних до підготовки фінальних презентацій.
Упродовж п’яти днів (26 – 30 січня 2026) учасники працювали в міжуніверситетських командах над реальними індустріальними кейсами у прикладних сферах цього заходу. Також брали участь у воркшопах, командній роботі під менторством експертів індустрії, а також презентували свої рішення перед журі, до складу якого увійшли представники бізнесу, науки та компаній-партнерів заходу.
Серед розроблених рішень — системи:
- Класифікація хвороб рослин (Plant Diseases Classification) від компанії-партнера NIX.
- Система рекомендацій рецептів (Recipe Recommendation System) від компанії-партнера: Crux Lab.
- Прогнозування молекулярної токсичності (Molecular Toxicity Prediction) від компанії-партнера
- Система контролю якості продукції з оптимізацією для edge-пристроїв
(Edge-Optimized Quality Inspection System)
від компанії-партнера - Платформа аналітики рекламних кампаній (Campaign Insight Studio) від компанії-партнера
- Система виявлення музичного плагіату (Music Plagiarism Detection) від компанії-партнера IT-JIM.
- Платформа оцінки впевненості командної взаємодії (Intra-Pod Confidence Studio)
від компанії-партнера - Система автоматичного перекладу на основі малих мовних моделей (SLM Translator) від компанії-партнера
- Платформа аналізу надійності GNSS-сигналів (GNSS Reliability Studio) від компанії-партнера
- Система визначення рівня каламутності води (Water Turbidity Level Detection) від компанії-партнера
Окремо слід відзначити проведену активну роботу ментора команди кафедри системного проектування аспіранту Олексію Ульянову (науковий керівник — завідувач кафедри Роман Шувар) по професійному супроводі, експертній підтримці на всіх етапах роботи над проєктом. Завдяки менторській допомозі команда змогла ефективно структурувати роботу, обрати оптимальні технічні рішення та успішно підготувати фінальну презентацію проєкту. Також активну участь в підготовці команди взяли викладачі кафедри системного проектування доц. Василь Ляшкевич та доц. Роман Мисюк.
За результатами фінального конкурсу студентка факультету електроніки та комп’ютерних технологій Львівського національного університету імені Івана Франка Шекхар Арʼя у складі команди 18_434_AAA здобула перемогу, набравши найбільшу кількість балів серед усіх учасників. Представлений командою проєкт отримав високу оцінку журі за практичну цінність, технічну реалізацію та потенціал подальшого розвитку.
Участь у ML Week дала студентам можливість поглибити знання з машинного навчання, розвинути практичні та комунікаційні навички, а також налагодити професійні контакти з представниками провідних ІТ-компаній та університетів України. Реалізовані під час заходу проєкти можуть бути використані в подальших дослідженнях або додані до професійного портфоліо учасників.
Факультет електроніки та комп’ютерних технологій, кафедра системного проектування ЛНУ ім. Івана Франка й надалі підтримує участь студентів у всеукраїнських та міжуніверситетських ініціативах, спрямованих на розвиток сучасних технологій та формування нового покоління фахівців у сфері штучного інтелекту.
Детальніше: https://forge.lpnu.ua/ml-week-winter/
Коментар Інни, Арі та Андрія
Інна Коновалова, студентка групи ФЕП-33, F2 Інженерія програмного забезпечення (Високопродуктивний компʼютинг):
Я працювала в команді з трьох людей, двоє з яких були студентами 4 програми СШІ Львівської політехніки. Робота в команді загалом проходила гармонійно, завдання були рівномірно розподілені між усіма учасниками. У заході також брали участь студенти з Харківської, Дніпропетровської та Київської політехнік, загалом було багато учасників з різних регіонів.
Було представлено багато компаній, з яких були: GlobalLogic, Simulmedia, NIX, Enamine, IT-Jim, Crux Lab, EPAM, Squad.
Моя команда працювала над проєктом від EPAM, присвяченим системі детекції рівня забруднення води. Під час роботи я здобула практичні знання зі створення датасету, його підготовки та обробки даних для навчання CNN-моделі, що дало глибше розуміння повного пайплайну роботи з даними в задачах комп’ютерного зору. Також згадаю, що для командної роботи було достатньо простору та комфортних умов.
Протягом тижня також відвідали екскурсію Острозькою академією, зокрема її підземелля – історичні простори під корпусами та каплицею, які дозволяють відчути атмосферу й історію академії.
Шекхар Арʼя, студентка групи ФЕП-33, F2 Інженерія програмного забезпечення (Високопродуктивний компʼютинг):
ML Week для мене був не лише навчальним, а й емоційно важливим досвідом, адже робота над проєктом відбувалася у стислі терміни та в новій команді.
Я працювала в команді зі студентами Львівської та Київської політехнік над ML-проєктом, присвяченим аналізу GNSS-даних для компанії Simulmedia. Упродовж тижня ми спільно опрацьовували дані, обговорювали та обирали підходи до машинного навчання, реалізовували технічне рішення й готували фінальну презентацію проєкту. Робота в команді була дуже інтенсивною та сприяла постійному обміну ідеями й безперервному обговоренню проєкту.
Важливу роль у нашій роботі відіграла менторська підтримка. Значну допомогу ми отримували від менторів з компанії Simulmedia, а також від ментора аспіранта Олексія Ульянова від університету, який завжди був з нами, оперативно відповідав на запитання та допомагав як у технічних, так і в організаційних питаннях.
Водночас я відчувала значну відповідальність і хвилювання за результат, адже для мене було важливо не лише якісно реалізувати ідею, а й гідно представити виконану роботу та свій університет. Момент фінальної презентації був для мене найбільш напруженим, але водночас і найяскравішим. Коли оголосили результати і наша команда перемогла, це було справді полегшення – відчуття радості, гордості за команду та усвідомлення, що всі зусилля були недаремними.
ML Week став для мене досвідом, який поєднав знання, практику й емоції та показав, наскільки цінними є командна робота, підтримка менторів і віра в результат, навіть коли дуже хвилюєшся.
Хромович Анлрій, студент другого курсу, комп’ютерних наук факультету електроніки та компʼютерних технологій (ФЕІ-21с):
Під час ML Week я працював у команді з двома студентами НТУ “ХПІ” над кейсом від компанії Cruxlab – розробкою рекомендаційної системи рецептів.
Моїм основним завданням була розробка TwoTower-моделі та реалізація Backend-частини демонстрації. На початкових етапах ми стикнулися з проблемою низької точності базових рішень, проте впровадження архітектури Two-Tower дозволило значно покращити метрики та успішно захистити проєкт.
Загалом захід перевершив очікування: окрім технічної частини, він став чудовим місцем для нетворкінгу. Вже з першого дня вдалося обмінятися досвідом зі студентами інших вишів та спільно попрацювати над вирішенням реальних задач.