09:30 – 10:00

Registration

10:00 – 10:45

Штучний інтелект як каталізатор інноваційної культури в компаніях (UA)

Veronika Snizhko

Розглянемо, як компанії можуть впроваджувати культуру АІ, та перешкоди, з якими можуть зіткнутись.
Розглянемо способи, якими штучний інтелект може стимулювати інноваційні процеси в компаніях, трансформуючи їх культуру.

10:45 – 11:30

Побудова платформи під DataEngineering та DataScience в ентерпрайзі: досвід та отримані уроки (UA)

Artem Ternov

У сучасному світі компанії в різних бізнес-доменах стикаються з однією типовою задачею - управління великим обсягом даних. Ці дані не лише потрібно збирати та зберігати, але і використовувати для власних цілей, включаючи можливість монетизації. Однак зі збільшенням обсягу даних зростають і витрати на їх зберігання та обробку. Кожна компанія обирає власний підхід до вирішення цих завдань, в залежності від своєї культури та наявних ресурсів.Тим не менш, успішна стратегія імплементації є так само важливою, як і сама ідея використання даних для підвищення ефективності бізнесу. Не можливо впроваджувати нові підходи та технології, не передбачаючи культурних та технологічних змін. Усі зміни в компанії залежать від колективу та його професійних навичок. Тому важливо, щоб команди були готові адаптуватися до змін, нові стратегії та ідеї не залишилися лише на папері, а стали частиною реальності.

11:30 – 12:15

The RAG is dead, long live the RAG або як сучасні LLM змінюють світ RAG (UA)

Andrii Boichuk

• RAG та його види

• Чи призвиде збільшення контекстного вікна LLM до зникнення RAG

• Коли варто та не варто застосовувати RAG сьогодні

• Коли помре RAG?

12:15 – 13:00

Використання та побудова LLM агентів (UA)

Roman Kyslyi

• Що таке агенти, чим це відрізняється від RAG

• Підхід ReAct

• Оцінка відповіді агентів

13:00 – 13:45

What's wrong with Generative AI? (UA)

Oleksandr Krakovetskyi

Generative AI, while transformative in its capabilities, faces a spectrum of challenges that raise concerns and invite scrutiny. One of the most prominent issues is its propensity for "hallucination," where the AI generates false or misleading information, a phenomenon that challenges the reliability and trustworthiness of its outputs. Additionally, the deployment and maintenance of generative AI models often come with significant cost disparities, making access uneven across different users and organizations. Another critical concern is the inconsistency in responses, which can range from highly insightful to nonsensical, undermining user confidence in the technology. Moreover, the governance and moderation of content generated by AI are fraught with complexities, as it necessitates navigating a fine line between promoting creativity and ensuring safety and compliance with ethical standards. These issues collectively underscore the need for continuous improvement and stringent oversight to harness the full potential of generative AI while mitigating its downsides.

13:45 – 15:15

Panel Discussion: "New frontiers for AI"

Participants: Artem Ternov, Veronika Snizhko, Oleksii Kalmykov, Natalia Gorzov

Moderator: Ross Chayka

15:15 – 16:00

Google's approach to value creation in the AI era (ML and genAI use cases) (UA)

Natalia Gorzov

Value creation in the AI era.

16:00 – 16:15

Conference Closing

09:30 – 10:00

Registration

10:00 – 11:30

Panel Discussion: "Новий дивний світ AI"

Participants: Volodymyr Shtenovych, Roman Kyslyi, Oleksandr Ruppelt, Stanislav Podyachev, Dmytro Tkachenko

Moderator: Ross Chayka

11:30 – 12:15

Куди рухається ринок AI у 2024 році. Інсайти від Stanford HAI (UA)

Volodymyr Zhukov

• Які висновки можна зробити після 2023 року?

• Які тренди формуються зараз на ринку AI? ADE, Agentic AI та ін.

• Які AI-стартапи виявляються найбільш перспективними та залучають інвестиції?

• Що краще? B2B, або B2C напрямок у AI?

• Інсайти від Stanford HAI та Andrew Ng.

• Ключові тренди ринку AI на 2024 рік.

12:15 – 13:00

Medical applications of artificial intelligence in HealthTech (UA)

Oleksii Kalmykov

• Past, present and prospects of artificial intelligence (machine learning) technologies

• Software & hardware

• Specific applications of artificial intelligence in health (medical) sphere

13:00 – 13:45

Можливості АІ відео для бізнесу (UA)

Dmytro Tkachenko

• Автоматизоване створення відеоконтенту за допомогою АІ заощаджує час та ресурси.

• Віртуальні презентери та аватари, згенеровані за допомогою АІ, можуть використовуватись для навчальних відео та презентацій продуктів.

• Завдяки АІ можна робити автоматичний переклад та субтитрування відео для різних мовних аудиторій.

13:45 – 14:30

AI Agents as Role-Playing Business Modeling Tools (UA)

Stanislav Podyachev

The next ten years will be a time of rapid development of generative artificial intelligence. It has already become a technological revolution, similar to the launch of ATMs, the birth of the Internet, the appearance of smartphones or electric cars. AI Agents can simulate philosophers and figures of the past, they are unbiased and noncommittal. Like tin soldiers, they can stimulate a person's imagination and help gain insights. The integration of Generative AI is a powerful tool for simulating diverse business scenarios within the context of role-playing. By attracting Generative AI, organizations can harness its capabilities to collaboratively devise solutions tailored to specific challenges, drawing upon unique datasets and customer insights. This innovative approach not only addresses complex issues but also enhances internal communication within teams. Additionally, the utilization of Generative AI accelerates research and development processes, thereby mitigating time and cost constraints associated with the introduction of new products to the market.

14:30 – 14:45

Conference Closing

09:30 – 10:00

Registration

10:00 – 10:45

Introduction into Graph Neural Networks (GNNs) (UA)

Volodymyr Shtenovych

• GNNs are a powerful tool for ML on data that has a graph structure.

• Motivation behind using GNNs in the times of LLMs hype

• GNNs concepts and what makes them so effective

• Data preparation for GNNs

• Using GNNs for structured or relational data

10:45 – 11:30

Ключові труднощі в реальних імплементаціях AI. Досвід з практичних кейсів впровадження AI у провідних компаніях з Силиконової долини (UA)

Volodymyr Zhukov

• На що є попит у впровадженні AI?

• Ключові труднощі у впровадженні AI-рішень.

• Чому зараз не треба інвестувати великі гроші у AI розробку?

• Впровадження рішень у освітній галузі.

• Впровадження рішень у медицинській галузі.

• Підтримка та обслуговування AI. Проблеми, які виникають після впровадження системи AI.

• Як будувати реалістичні очікування клієнтів щодо впровадження AI.

11:30 – 12:15

Applications of Gen AI in CV (UA)

Vladyslav Fliahin

• Introduction

• Content generation

• Content restoration

• Content editing

• Demo with notebooks

12:15 – 13:45

Panel Discussion: "Інновації та інсайти Machine Learning у 2024 році"

Participants: Andrii Boichuk, Roman Kyslyi, Vladyslav Fliahin

Moderator: Ross Chayka

13:45 – 14:30

Training and Serving Open-Sourced Foundational Models (UA)

Kyryl Truskovskyi

• Intro.

• When to Go with Open Source and When Not.

• Basic Open-Sourced Models.

• What to do before training: Few-show, RAG, etc

• Cost-Efficient Training with LoRA.

• Basic Serving: TGI, vLLM, Triton.

• Advanced Serving: Multi-LoRA, Async Inference, Multimodals.

• Reference Architecture & Use-Case Examples.

• Costs Summarization.

• Takeaways.

14:30 – 15:15

What can go wrong in a distributed system – experience from the field (UA)

Andrii Rodionov

Building a distributed system is a challenge that we have at Hazelcast. To build a distributed in-memory real-time computation and storage platform we use raw Java, with our RPC and concurrency stack, distributed primitives, replication and Raft-based consensus protocol. In this talk, on the example of our issues, we will discuss what you should care about while building a distributed system, and how one slow node can bring down the entire cluster even with the Raft consensus protocol.

15:15 – 15:30

Conference Closing