офлайн

AI Hardware Systems Meetup

Коли

16 грудня, 18:00

Де

Київ

Формат

Офлайн

Вартість

Донат від 500 грн на БО «Реактивна Пошта»

pc

Про мітап:

Технічний мітап для інженерів, які працюють на стику штучного інтелекту, вбудованих систем та пристроїв нового покоління. Поговоримо про те, як AI виходить за межі коду й починає працювати всередині девайсів — від сенсорів безпеки та edge-обчислень до автономних дронів, робототехніки та індустріальних AI-рішень.

Обговоримо ключові технічні виклики, практичні кейси й архітектури, які дозволяють створювати системи, здатні працювати стабільно навіть при обмежених ресурсах.

Подія стане майданчиком для обміну досвідом між інженерами, які щодня працюють з Embedded AI, Edge ML, Computer Vision та робототехнікою.

Для кого:

  • Middle інженери в Embedded Systems, Edge AI, Robotics
  • ML та CV інженери з досвідом 3+ років
  • Архітектори AI-систем, які працюють із hardware-aware моделями та оптимізацією під пристрої

Щоб взяти участь:

  • Заповніть реєстраційну форму
  • Після нашого підтвердження задонатьте від 500 грн на БО «Реактивна Пошта»

Що отримаєте:

  • Розуміння ключових викликів побудови надійних Computer Vision систем у реальних умовах — від змін погоди та освітлення до оклюзій, відблисків та concept drift.
  • Практичні підходи до efficient video understanding: ефективні архітектурні патерни, оптимізації під девайси з обмеженим енергобюджетом та принципи multi-sensor fusion.
  • Уявлення про те, що чекає інженерів у next-gen Edge AI: hardware-aware моделі, агресивні методи компресії, adaptive on-device learning та інші тренди, які визначатимуть майбутні edge-системи.
  • Уміння оцінити, коли саме варто переносити CV-алгоритми на edge і які компроміси це вимагає — продуктивність, енергоспоживання, точність, latency.
  • Практичну дорожню карту впровадження CV-рішень на edge: від збору даних до моніторингу моделі після деплою.

Спікери:

Юрій Пащенко
Юрій Пащенко

AI Tech Lead

Має 12+ років досвіду в R&D в Deep Learning, Machine Learning та Computer Vision. Відповідав за керівництво дослідницькими ініціативами, ефективну взаємодію з бізнесом, формування та узгодження вимог і результатів проєктів, як в Cloud так і на Edge в таких компаніях як SQUAD, DepositPhotos та Ajax Systems.

Олексій Ричик
Олексій Ричик

Applied Scientist в SQUAD

Має понад 12 років досвіду в Research та інженерії, включно з Computer Vision, Software Engineering та Distributed Systems.

Модератор:

Роман Кислий
Роман Кислий

Data Scientist & Researcher в Visa, Head of NLP Lab в KSE

Дослідник та інженер із понад 10-річним досвідом у NLP, LLMs, мультимодальних моделях та побудові AI-систем. Має ступінь PhD, очолює NLP Lab у KSE, викладає в КПІ та працює Data Scientist у Visa, де займається впровадженням AI-рішень у складних корпоративних середовищах.

Організатори:

Kyiv School of Economics

AI HOUSE

Партнер:

SQUAD

Програма:

Реєстрація
18:00 – 18:30

Beyond the Cloud: Charting the Course for Computer Vision on Edge Devices
18:40 – 19:10
Юрій Пащенко

Коли алгоритми мають працювати на edge, чому це непросто і як виглядає повний шлях інтеграції.

Технічна пауза
19:10 – 19:30

Designing Low-Power Autonomous Vision-based Systems
19:30 – 20:00
Олексій Ричик

Що відбувається, коли Computer Vision виходить у реальні умови: як система переживає погоду, освітлення, оклюзії та інший «продакшн-хаос».

Нетворкінг та бар
20:00 – 21:00

Поширені запитання

Меню
Приєднатися
En