Машинне навчання легко уявляти як щось «про майбутнє» — допоки не бачиш, як студенти за кілька днів проходять шлях від розгубленості до створення прототипу реального проєкту. Саме таким був ML Week 2026 — п’ятиденний практичний інтенсив, який об’єднав талановиту молодь з усієї країни. Команда NIX традиційно долучилася до ініціативи, щоб поділитися експертизою та допомогти студентам зробити перші кроки в інженерії штучного інтелекту.

Масштаб, що об’єднує країну

Ідея проведення практичного інтенсиву, присвяченого машинному навчанню, не є новою. Попри безпекову ситуацію та блекаути, проєкт реалізується не перший рік. Однак у 2026 ML Week набув ще більшої масштабності та став майданчиком для синергії освіти, науки та індустрії. Інтенсив об’єднав студентів та дослідників із шести провідних університетів України:

• Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського;
• Національний університет «Львівська політехніка»;
• Львівський національний університет ім. Івана Франка;
• Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут»;
• Національний технічний університет «Дніпровська політехніка»;
• Національний університет «Острозька академія».

Повноцінне навчання наживо в умовах повномасштабної війни саме по собі є подією. Жива взаємодія, командна динаміка, дискусії до пізнього вечора, репетиції захистів — усе це створює той ефект занурення, який важко відтворити дистанційно. У сфері машинного навчання, де багато рішень народжується через експерименти та швидкі ітерації, значення такого формату стає особливо відчутним.

ML Week — це не просто серія воркшопів, а середовище, у якому формується нове покоління фахівців зі штучного інтелекту.

Мельникова Наталія Іванівна, д.т.н., завідувачка кафедри систем ШІ (НУ «Львівська політехніка»)

Повноцінний навчальний офлайн

ML Week натхненний реаліями IT-індустрії. Навчальний івент спроєктований так, щоб студенти не обмежувалися слуханням теорії, а працювали як майбутні інженери — з задачами, дедлайнами, командною взаємодією та постійним фідбеком.

Усього за п’ять днів учасники пройшли повний цикл роботи над ML-проєктом: від формування команд і постановки задач до фінального захисту результатів перед експертами, викладачами та представниками бізнесу.

ML Week — це той момент, коли навчання перестає бути теорією. Студенти, які ще вчора розбирали формули на парах, сьогодні вже сидять над задачею з реального бізнесу і намагаються прийняти інженерне рішення.

Ахієзер Олена Борисівна, к.т.н., доцент, завідувачка кафедри комп’ютерної математики і аналізу даних (НТУ «ХПІ»)

Роль NIX: менторство та реальні кейси

Практична цінність ML Week полягає не лише у форматі івенту. Найважливішими є самі проєкти, над якими працюють студенти, та менторська підтримка, що допомагає пройти шлях від ідеї до результату.

Від NIX до ML Week 2026 долучилися два експерти — Дмитро Танасюк та Максим Васильків з Data Department. Вони менторили чотири студентські команди у форматі онлайн-супроводу.

Але перед знайомством зі студентами в організаторів був власний челендж: знайти теми інтенсиву, які були б водночас зрозумілими для новачків і технічно змістовними. Звісно, це було непросто, але що не зробиш заради майбутніх колег.

До вибору навчального проєкту ми підійшли комплексно. Хотілося, щоб студенти не просто попрактикувалися у машинному навчанні, а побачили його можливості буквально на власні очі. Так наш вибір впав на computer vision. Як на мене, це надзвичайно цікаво та показово. Ти можеш провести класифікацію тих чи інших об’єктів в реальному світі, і водночас відтворити свої дії кодом. 

Дмитро Танасюк, автор навчального проєкту та ментор на ML Week 

У результаті студенти працювали з датасетом фотографій рослин і створювали модель, яка визначає, чи є листя здоровим або ураженим хворобою. Попри простоту ідеї, задача вимагала серйозної роботи з даними, підбору архітектури моделі та оптимізації метрик.

Саме в цьому і полягав ключовий навчальний ефект: студенти могли побачити, як їхні інженерні рішення безпосередньо впливають на результат.

Я йшла на ML Week, бо хотіла попрацювати з реальними кейсами й зрозуміти, яких знань мені бракує. У підсумку очікування не просто виправдалися — вони перевершили все, що я уявляла.

Єкатерина Бойко, студентка НТУ «ХПІ»

Протягом ML Week студенти пройшли повний цикл робочого процесу — від початку і до результату. Починали з датасету, експериментували з моделями, а в кінці отримали робоче рішення. За наявності живого інтересу, це чудова точка старту для подальших навчальних пошуків.

Максим Васильків, ментор ML Week

Інвестиція в інженерну спільноту

Особливістю цьогорічного залучення NIX стала робота зі студентами молодших курсів. Саме на цьому етапі навчання зазвичай формується професійний інтерес і напрям розвитку, й Ніксова команда незмінно зацікавлена сприяти цьому. Мова йде не про просту підтримку освітнього заходу, а довгострокову інвестицію в розвиток інженерної спільноти та майбутніх спеціалістів у сфері штучного інтелекту.

Наразі NIX активно співпрацює з державою та університетами, щоб сформувати чіткі та прозорі стандарти технічної освіти. В фокусі — не конкретні технології, що швидко втрачають актуальність, а базові інженерні компетенції. Такі заходи як ML Week є важливою складовою цього процесу, бо вони зменшують дистанцію між бізнесом, університетами і майбутніми інженерами. 

Олексій Рубель, Tech Education Group Lead в Корпоративному центрі навчання NIX 

Показово, що до всіх учасників ML Week — незалежно від навчального курсу — ставилися однакові вимоги, і це максимально стирало кордони між навчанням та реальністю. Досвідчені Ніксові ментори зуміли нівелювати цей момент. Безпосередньо на локації працювала Ангеліна Замелюхіна, координаторка Корпоративного центру навчання NIX. Вона координувала команди, організовувала зустрічі з менторами, допомагала учасникам підготувати фінальні презентації і надавала студентам всю необхідну підтримку. 

Я долучилася до ML Week, щоб дізнатись про практичне використання ML. Навіть не сподівалася, що за такий короткий проміжок часу можливо опанувати такий обсяг знань та інструментів у цій сфері, але це сталося! 

Ментори завжди були поруч, давали хороші фідбеки та допомагали розібратися зі складними моментами. А підтримка організаторів дозволила презентувати результати без стресу.

Андріана Цибух, студентка НУ «Львівська політехніка»

Внесок у повоєнну відбудову України

Досвід ML Week 2026 показав, якою може бути сучасна технічна освіта, коли навчання будується навколо практики. Студенти готові братися за складні технічні задачі значно раніше, ніж це часто прийнято в університетських програмах — особливо за участі та за сприяння досвідчених менторів. 

Освітні заходи, що реалізуються в умовах повномасштабної війни — це не просто підтримка інженерного ком’юніті. Для NIX це ще одна можливість зробити внесок в майбутнє відновлення України. Бо саме студенти, які місяць тому зробили свої перші проєкти, вже за кілька років створюватимуть складні технологічні рішення і сприятимуть розбудові цифрової економіки країни.