Володимир Мельник - Ректор Львівського національного університету імені Івана Франка

Віталій Кухарський - проректор з науково-педагогічної роботи та інформатизації Львівського університету

Георгій Дубинський - Заступник Міністра цифрової трансформації України

Олександр Кулепін - Заступник голови з питань цифрового розвитку, цифрових трансформацій і цифровізації (CDTO)

Андрій Москаленко - Перший заступник міського голови – заступник міського голови з економічного розвитку Львівської міської ради

Фургала Юрій - Декан факультету електроніки та комп’ютерних технологій ЛНУ ім. І. Франка

Іван Дияк - Декан факультету прикладної математики та інформатики ЛНУ ім. І. Франка

Ігор Гуран - Декан механіко-математичного факультету ЛНУ ім. І. Франка

Андрій Переймибіда TAC Director Softserve University

Oleh Duhin, Board of Directors Member at ELEKS

Nataliia Solina, CSR Lead at N-iX

Олег Леськів, University Program Lead. Education Department Lviv IT Cluster

Martin Braun - Co-Founder at NeuroForge

Андрій Коркуна, Senior SoftServe Academy Mentor

Oleksandr Tkachenko, UA West and South Head of EPAM University at EPAM Ukraine

Бази данихTOP-5 recommendations for career growth

Олег Осташевський - React.js Tech Lead в OTAKOYI

Мікрофронтенд у сучасному фронтенді

• Загальний огляд мікрофронтенд-архітектури.  
• Інструменти та технології для розробки.
• Інтеграція.
• Переваги та виклики

Василь Ляшкевич Solution Architect GlobalLogic

Generative AI development as a request from industry

Perhaps Generative AI is the most famous technology of today. The power of its influence on the IT business is without exaggeration very great, but there are also many related risks. During the speech, we will understand this technology better, see its strengths and evaluate it from the IT industry's point of view. "

Білоус Андрій CEO Uitware

Cloud computing fundamentals. How to use cloud services and deploy your code in Azure Cloud.

Під час виступу ми розглянемо концепцію хмари, поговоримо про міфи повязані з хмарою та безпекою, подивимось на різні сервіси в хмарі і задеплоємо свій код. (Бажано мати активну підписку Azure для практичної частини)

Kseniia Piskun, Junior Software Developer, ELEKS

Cross-platform development simplification with Kotlin Multiplatform

• Кар'єрні Перспективи та Рекомендації
• Від Ідеї до Додатка: Крок за Кроком
• Обговорення кейсів
• Q&A

Oleksandra Mokiy, Head of T&D Offic at ELEKS

How can you present yourself perfectly

• Які причини неуспішної співбесіди?
• Як вразити на співбесіді через відеозв'язок.
• Мова тіла – що вона говорить про вас?
• Як впоратися з тривогою перед співбесідою на роботу
• "Розкажіть про себе" – чудове запитання. Як відповісти?
• Загальні запитання на співбесіді
• Як пройти співбесіду успішно – 10 простих порад для вакантних посад

Андрій Босий – Data Science Architect у MindCraft.ai.

Machine Learning - Computer Vision

1. Завдання CV: робототехніка, автопілот, візуальна одометрія та навігація дронів, автоматизація виробництва, генерація контенту, 3D-моделювання2. Функціональні типи моделей: класифікація, розпізнавання обєктів, рух, семантична і обєктна сегментація, пошук аномалій, склейка зображень, розпізнавання тривимірних обєктів, оптичний потік3. Способи і підходи: статистика, математичні моделі, алгоритми і прикладна математика, згорткові і глибокі нейронні мережі, мультимодальні системи.4. Чому це все або не виходить або дуже складно, довго і дорого.

Vitaliy Bashun, Director of GCP Big Data and Analytics Practice

Introduction to Data Engineering using Google Cloud Platform

This talk is a wide overview of Data Engineering direction in software development. The presentation covers the main aspects and typical tasks a Data Engineer is going to be responsible for during his or her career. Google Cloud Platform can help to build Data Processing systems and Data Platforms faster and easier. The most important GCP tools and services for Data Engineering will be discussed during this session.

Олег Мацкула Head of Development at Profisea

Reinforcement Machine  Learning

1. Що таке Reinforcement Learning?
2. Застосування RL на практиці.
3. Вступ до RL. Що таке Q-Learning?
4. Демо простої моделі Q-Learning.

Борківський Антон, Software Developer at Sigma Software

В рамках воркшопу ми спробуємо вирішити завдання знаходження схожих товарів за обкладинкою, використовуючи OCR, ChatGPT, пошук за зображеннями та класифікатор.

Малий Роман Михайлович, Senior software engineer

Soft skills: The ideal software engineer

Anyone who attention listens to this material will learn how to work more efficiently and enjoy it more

Taras Datsiuk, Middle Software Developer, ELEKS

Web development using Flask / Django

What are frameworks
Features of Django vs Flask
Use cases
Security an flexibility
Conclusions

Oleksandra Atamanchuk, Recruitment Team Lead Delivery Centers Operations Ukraine SoftServe

основи самопрезентації, необхідність та актуальність розвитку мʼяких навичок, яка від них користь на робочому місці

В'ячеслав Колдовський (Vyacheslav Koldovskyy), Competence Manager, SoftServe.

«Generative AI for Web Developer. Theory.»                                      
«Generative AI for Web Developer. Practical Workshop.»

Сучасне IT швидко трансформується у напрямку застосування генеративного ШІ і особливо це стосується веб-розробників, що створюють рішення, з якими безпосередньо працюють люди.
Генеративний ШІ спрощує та автоматизує створення контенту, що включає текст, графіку та інтерактивні елементи, підвищуючи якість веб-сайтів і додатків.
Практичні кейси включають автоматизоване створення описів продуктів, генерацію унікальних зображень, швидке прототипування інтерфейсів та персоналізацію контенту, реалізацію семантичного пошуку, персоналізованих чатів і т.д.
Це не лише покращує користувацький досвід, але й дозволяє розробникам зосередитися на більш складних та творчих аспектах своєї роботи та підвищити продуктивність.
Ми розглянемо теорію генеративного ШІ та проведемо практичний воркшоп з написанням коду.

Михайло Кропива, ст викладач кафедри кібербезпеки ЛНУ ім. І.Франка

Ключові компоненти, сервіси та процеси захисту організації від сучасних кіберзагроз.

• Захист організації від кібератак складається із багатьох компонентів, таких як:
• Централізоване управління  корпоративними інструментами
• Безпека користувачів/кінцевих точок
• Безпека інфраструктури
• Перехід до ZERO TRUST принципів

В даній сесії ми детільніше розглянемо кожну з компонентів, кращі практики і реальні практичні приклади застосування.

Роман Карпюк , аспірант кафедри кібербезпеки ЛНУ ім. І.Франка

CyberSecurity Operation Center - це як?

Як і нащо потрібні центри з протидії кіберзагрозам. Як їх будувати, на що спертись щоб не помилитись. Поговоримо про умовний баланс, між технологіями та фахівцями.І головне, як не зупинятись на досягнутому

Михайло В’ячало, асистент  кафедри кібербезпеки ЛНУ ім. І.Франка

Командна робота. Як побудувати ефективну команду.

Чакалов Олександр Русланович, Big Data Developer в компанії N-ix

Big data frameworks: Spark, Kafka, Hadoop, Databricks

Big Data World
Hadoop and Dinosaur era
Magic of Apache Spark
Unveiling the Mysteries of Databricks
The Power of Kafka

Artem Zapara, Data Science, Software engineer Avenga

Beyond Slices: Frontiers of 3D Image Segmentation

Доповідь буде присвячена сегментації 3-вимірних зображень за допомогою нейронних мереж. Ми з'ясуємо чим така сегментація принципово відрізняється від сегментації стандартних зображень та які існують тренди в розробці моделей. Зокрема, поговоримо про сучасні методи та архітектури, що роблять революцію у медичній діагностиці та лікуванні, та допомагають аналізувати сейсмічні дані, наприклад, для побудови геологічних карт

Максим Примєров, Strong Middle Embedded Engineer у Intellias

Mastering Sensor Deployment in Linux with Device Tree Overlays

We will dive deep into the world of Linux system architecture, focusing specifically on how device tree overlays provide a dynamic and powerful method for managing hardware configurations, particularly for sensor integration. We'll explore the fundamentals of device tree overlays, their role in the Linux kernel, and how they interact with various sensors to optimize performance and functionality.

Андреєв Ярослав,  Middle Full Stack Developer at E-Docs

Authentication methods for web services

Лекція складатиметься з теоретичної та практичної частини.
Після цієї лекції ви зрозумієте :
- що таке веб сервіси та автентифікації і як це все працює під капотом;
-  що таке Cookies-Based Authentication, Authentication Using Tokens (JWT), Third-party access (OAuth, API token), OpenID та SAML;
-  які є види автентифікації, їх переваги та недоліки, та на практиці ми реалізуємо кілька з вивчених алгоритмів;
- яким чином захистити свій веб-застосунок від кіберзагроз. Окрім цього ми спробуємо себе в ролі хакерів, знайдемо вразливості в алгоритмах і виконаємо CSRF, XSS атаки на тестових прикладах.

учасник журі

Віталій Мірошниченко, Lead Software Engineer GlobalLogic

"Модель лінійної регресіх для пошуку оптичного потоку" (Applications of linear regression to optical flow).

Лекція і практика будуть присвячен моделі багатовимірної лінійної регресії та її застасуванню у задачах комп'ютерного зору. Ми розберемо теорію цієї моделі та теорію оптичного потоку для аналізу зображень, розпізнаватимемо рух на статичній камері.

Ruslan Doroshchuk, Senior Software Engineer, GlobalLogic

Media and SmartTV Development. Key platforms in a nutshell.

Розробка VOD додатків під СмартТВ: основні ТВ вендори, функції, фреймворки і підходи.

Олена Винокурова, професорка кафедри кібербезпеки ЛНУ ім.І.Франка

Глибока стеганографія (ч.1)

Глибока стеганографія - це використання методів глибокого навчання, зокрема нейронних мереж, для приховування інформації в цифрових носіях, таких як зображення, аудіо- чи відеофайли. Власне, стеганографія - це практика приховування повідомлення в іншому фрагменті даних, щоб уникнути його виявлення.

Дмитро Пелешко, професор кафедри кібербезпеки ЛНУ ім.І.Франка

Глибока стеганографія (ч.2)

Глибока стеганографія відрізняється від традиційних методів тим, що використовує можливості нейронних мереж для вбудовування інформації у спосіб, майже непомітний для людського ока чи вуха. Ці нейронні мережі навчені кодувати і декодувати повідомлення, гарантуючи, що прихована інформація буде непомітно інтегрована в оригінальний медіаконтент.

Yarema Okhrin, Professor, Universität Augsburg (Germany)

Modelling and Monitoring Network Data

Many types of data have network-type structure, for example, social media networks, international trade networks, financial networks, terrorist networks. This is different from the classical numeric univariate/multivariate data, since the network is characterized by nodes and edges. While modelling a network we try to characterize is: is it a dense network or a sparse one, how to measure the importance of the nodes/players, how to compare two networks, etc. The second part of the talk we will focus on the dynamics of a network and particularly on detection of changes in the network. Here we will discuss a reasearch paper with my coauthors from University College London and University of Glasgow.

Валерій Трушевський, доцент кафедри кібербезпеки ЛНУ ім. І.Франка/ Software Architect

Криптографічні методи та їх застосування

• Еволюція розвитку від класичних криптосистем античних часів до сучасних криптосистем (криптосистеми з відкритим ключем).   
• Поняття ефективності та надійності криптосистем, різновиди криптоаналізу. Переваги та недоліки симетричних та асиметричних криптосистем.
• Криптографічні геш-функції.  
• Приклади застосування сучасних криптосистем (AES, RSA, Diffie–Hellman key exchange): електронно цифровий підпис, криптографічні протоколи TLS/SSL, SSH, бібліотека OpenSSL, цифровий сертифікат.

Микола Щербина, аспірант кафедри кібербезпеки ЛНУ ім. І.Франка

Атаки на початковий завантажувач: методи, наслідки, протидія.

• функції початкових завантажувачів (Bootloader);
• етапи процесу завантаження, починаючи з Boot ROM;
• ланцюг довіри (Chain of Trust);
• початковий завантажувач як значущий об'єкт атаки;
• програмні атаки на завантажувач;
• методи протидії програмним атакам;
• апаратні атаки на завантажувач;
• методи протидії апаратним атакам.

Taras Ustyianovych, Lead Software Engineer, EPAM

Виявлення упереджень та дизінформації в режимі реального часу засобами AI та ML

З цієї доповіді Ви дізнаєтесь наступне: - Новітні технології та стратегії виявлення оманливого контенту, моделювання тематик і класифікації тексту в режимі реального часу. - Виклики та можливості виявлення контенту, що вводить в оману, в епоху веб-комунікацій. - Зацікавлені "стейкхолдери" і їхні проблеми та очікування. - Конкретні приклади успішних і поточних досліджень у сфері виявлення дизінформації.

Mariia Ishchenko, People Advisory Specialist, EPAM

Через soft-skills до успіху в житті та кар'єрі

визначення софт-скілз і їхнього місця в розвитку кар'єри - оновлення переліку актуальних гнучких навиків - можливості для розвитку софт-скілз для новачків

Oksana Lebedovych, Senior Business Analyst, EPAM

Що таке Бізнес Аналіз у ІТ?

Хто такий бізнес аналітик  -Зони відповідальності бізнес аналітика впродовж усього SDLC -Які навички є важливими для бізнес аналітика

Олександр Єфремов , асистент кафедри кібербезпеки ЛНУ ім. І.Франка

Основи git . Базові принципи роботи з git.

Внутрішнє представлання інформації

Ігор Беляєв, аспірант кафедри кібербезпеки ЛНУ ім. І.Франка

Організація CTF змагань.

Marian Fediv, Software Engineering Team Leader, EPAM

All you need  to know about  Big Data (Data Software Engineering)

Що таке Big Data, характерити великих даних; - Мотивація використання технологій зі світу Big Data; - Міфи навколо Big Data; - Що повинен знати Data Software Engineer, Big Data Ecosystem;

Базилевич Ірина, доцентка кафедри математичної статистики і диференціальних рівнянь, ЛНУ ім.І.Франка

Теорія ймовірностей в реальному житті

Розглянемо приклади використання теорії ймовірностей. Познайомимося з поняттями і термінами, за допомогою яких проводять моделювання ситуацій оточуючого світу.

Ірина Мисюк, Senior Software Test Automation Engineer, асистент кафедри системного проектування ЛНУ ім. І. Франка

Possibilities of using non-relational databases

Possibilities of using non-relational databases

Ярова Оксана, доцентка кафедри математичної статистики і диференціальних рівнянь, ЛНУ ім. І. Франка

Вступ до статистики

Розглянемо основи математичної статистики. Зокрема, описову статистику, оцінювання параметрів та перевірку гіпотез. Поговоримо про параметричні та непараметричні критерії.

Головатий Юрій, професор кафедри математичної статистики і диференціальних рівнянь, ЛНУ ім. І. Франка

PageRank: Mathematics Behind Google Search

Доповідь буде присвячена алгоритму ранжування інтернет-сторінок, який використовує пошуковий сервіс Google. Ми поговоримо про те, як з-поміж десятків тисяч сторінок, які формально відповідають вашому пошуковому запиту, алгоритм PageRank вибирає і пропонує вам прочитати найбільш релевантні сторінки, які перевірені і схвалені інтернет-спільнотою, як цей алгоритм відкидає недостовірну та фейкову інформацію. Ми також побачимо, яка математика лежить в основі алгоритму, що приніс корпорації Alphabet мільярдні прибутки.

Головата Оксана, доцентка кафедри теорії функцій і функціонального аналізу, ЛНУ ім. І. Франка

Класичний регресійний аналіз

Ми ознайомимося з  основними принципами побудови моделі простої  та багатофакторної лінійної регресії. Розглянемо цікаві приклади прогнозування продажів в залежності від ціни товару та заробітної плати в залежності від багатьох факторів (статі, віку, освіти, часткової чи повної зайнятості).

Приклади використання логістичної регресії

Ми ознайомимося з регресійним методом, що застосовують у випадку, коли залежна змінна є бінарною, тобто може набувати тільки двох значень (0 або 1). При запровадженні порогового значення такий метод застосовується при класифікації.

Бугрій Олег, завідувач кафедри математичної статистики і диференціальних рівнянь ЛНУ ім. І. Франка

Баєсів аналіз даних

Розглянемо цікаві приклади використання математики при прогнозуванні результатів в азартних ігор. Використовуючи алгоритми Монте-Карло, дослідимо характер поведінки користувачів соціальних мереж.

Олександр Терлецький, аспірант кафедри кібербезпеки ЛНУ ім. І.Франка

Розробка ігор. Від ідеї до гри на сторі.

• Як обрати ідею для гри?
• Як створити прототип? Та чому це важливо?
• Як валідувати чи прототип гідний подальшої уваги?
• Що таке плейтести?
• Хто такі паблішери?
• Як зробити гру, яка буде приносити прибуток?

Михайло Олексин, аспірант кафедри кібербезпеки ЛНУ ім. І.Франка

Lock-free структури даних в С++ .

• Базове керування потоками
• Обмін даними між потоками
• Синхронізація багатопоточних операцій
• Модель пам’яті в С++
• Дизайн Lock-based структур даних
• Дизайн Lock-free структур даних

Романів Олег, доцент кафедри алгебри, топології та основ математики, ЛНУ.

Комп’ютерна алгебра

Розглянемо теоретичні основи використання алгебри в сучасних інфомаційних технологіях, зокрема, в Data Science та машинному навчанні.

Mykola Stasiuk, Senior Software Engineer, GlobalLogic, ЛНУ ім.І.Франка

Basics of Machine and Deep Learning, Deep Learning models for forecasting.

Розповімо про основи моделі машинного та глибокого аналізу

Yurii Tsydzenko, Node.js back-end developer and DevOps, ЛНУ ім.І.Франка

Web Development (Programming and architecture)

Розповімо про веб програмування та побудову архітектури

Oleh Sigunov, Java Software Engineer, ЛНУ ім.І.Франка

Amazon Web Services and Big Data in AWS

Розповімо про хмарні середовища та роботу з великими даними у них.

Markiyan Fostiak, Software Engineering Lead, ЛНУ ім.І.Франка

Data engineering: Data warehouse and Data Workflows

Розповімо про роботу з даними, сховище даних і робочі процеси даних

Maksym Skorupskyi, Lead Data Engineer, ЛНУ ім.І.Франка

Google Cloud Platform and Modern Data Stack on GCP.

Розглянемо платформу хмарних обчислювальних сервісів та сучасний стек технологій для роботи з даними.

Ivan Bulka, Senior Data Scientist / Deep Learning Engineer, ЛНУ ім.І.Франка

Using  large language models for decision making

Використання великих мовних моделей для вирішення повсякденних задач. Їх різновиди, переваги і недоліки.

Bohdan Buhrii, Senior Software Engineer, ЛНУ. ім. І. Франка

Object Detection with Convolutional Neural Networks

Розглянемо основні підходи до вирішення цих задач за допомогою згорткових нейронних мереж. Зокрема, звернемо увагу на підзадачі та принципи роботи систем розпізнавання об'єктів та сучасні інструменти, які можуть стати в нагоді і значно простити процес розробки.

Oleh Dutsiak, Senior Software Engineer, ЛНУ ім. І.Франка

Artificial Intelligence ecosystem and Machine Learning platform in Azure

Розглянемо основні можливості інфраструктури штучного інтелекту та інструментів машинного навчання, що надає хмарна платформа Microsoft Azure. Доповідь також включатиме демонстрації використання цих сервісів, успішні випадки їх застосування, а також поради з ефективного їх використання.

Maksym Yakubovych, Engineering Manager, ЛНУ ім. І. Франка

Cross-team and cross-project cooperation & collaboration.

Команди, їх структура, взаємодія між командами. Підходи, моделі і засоби організації.

Малоїд-Глєбова Марта, доцентка кафедри алгебри, топології та основ математики, ЛНУ.

Практичне використання критичного мислення

Розглянемо основи критичного мислення та приклади його використання, зокрема, для аналізу і протидії інформаційно-психологічним операціям (ІПСО) в умовах війни.

Саган Андрій, асистент кафедри алгебри, топології та основ математики, ЛНУ

Практичне використання комп’ютерної алгебри

Дуже важко знайти таку сферу Data Science чи машинного навчання, в якій не використовується алгебра. Причому не тільки її основні методи, на кшталт операцій з векторами та матрицями, а й просунуті на зразок сингулярного розкладання матриці (Singular Value Decomposition, SVD), методу головних компонент (Principal Component Analysis, PCA) та методу опорних векторів (Support Vector Machines, SVM). Поговоримо про це. І про застосування цього.

Власов Віталій, Core Contributor at Status.im, Co-founder at SmartRockStars, асистент кафедри математичної статистики і диференціальних рівнянь, ЛНУ

Системи обміну зашифрованими повідомленнями

Під час курсу слухачі навчаться створювати прості застосунки для обміну шифрованими повідомленнями. В ході роботи слухачі описуватимуть протоколи обміну даними та збиратимуть статистику по користуванню розподіленою системою. Буде дано навички створення документації для багатомодульної програмної архітектури та роботи над нею у командному середовищі.

Лисецький Тарас, асистент кафедри математичної статистики і диференціальних рівнянь, ЛНУ

Візуалізація даних в Python

Розглянемо стандартні бібліотеки Python для візуалізації даних. Навчимося подавати результати статистичних досліджень.