Kyiv School of Economics відкриває набір до KSE Agentic AI Summer School — десятитижневої програми з розробки автономних ШІ-агентів для математично сильних школярів 11 класу, випускників шкіл, студентів та інженерів. Це програма, що готує перше покоління архітекторів AI-агентів в Україні. Старт навчання 1 липня 2026 року.
Участь безоплатна: відібрані учасники отримають стипендію в еквіваленті 600 доларів на місяць і проживання на період навчання в Києві.
Чому саме зараз
Різниця між вмінням користуватися ШІ-інструментами й здатністю будувати на їх основі автономні системи — принципова. Сьогодні Україна потребує AI-архітекторів та інженерів, які проєктують і розгортають багаторівневі ШІ-системи на реальних задачах: від прогнозної аналітики до систем, що забезпечують обробку даних у складних операційних середовищах.
KSE Agentic AI Summer School — це перша в Україні програма підготовки покоління AI-архітекторів та інженерів — інженерний центр, де відібрані студенти ціле літо працюють над реальними задачами на платформі, а не на слайдах.
Що являє собою програма
Ключовий принцип програми — навчання через розв’язання проблем, а не через пасивне засвоєння матеріалу. Уже перше завдання пропонує студентам самостійно знайти спосіб взаємодії з моделлю та зрозуміти її обмеження: створити програму, здатну вичерпати її контекстне вікно, без покрокових інструкцій чи готових рішень. Кожен наступний етап завершується створенням практичного результату — агента або інструменту, розміщеного на спільній платформі. Його можуть протестувати інші учасники програми або використати людей, для яких ця задача має реальну цінність. Таким чином, навчання вимірюється не кількістю прослуханих лекцій, а здатністю створювати рішення, які працюють у реальних умовах.
Формат — офлайн: десять тижнів навчання, чотири практичні цикли перевірки гіпотез та створення продукту, два тижні інтенсиву в Києві, Demo Day. В основі програми — фундаментальні знання з математики та комп’ютерних наук, доповнені практикою роботи з агентними системами на реальних кейсах. Такий підхід дозволяє формувати інженерне мислення через створення рішень, а не через ізольоване опанування окремих ШІ-інструментів чи мов програмування.
Завершенням навчання в KSE Agentic AI Summer School стає Demo Day із презентаціями командних рішень, демонстраційними сесіями та відкритим обговоренням із потенційними користувачами. Саме вони дають фінальну оцінку: які ШІ-агенти та системи мають практичну цінність, які задачі розв’язують найкраще та які рішення вони були б готові використовувати насправді.
Що отримує учасник KSE Agentic AI Summer School
- Прямий доступ до GPU-інфраструктури та агентного runtime для запуску повноцінних моделей
- Стипендію
- Проживання для учасників не з Києва
- Практика з ментором
- Реальні задачі від партнерських організацій
- Участь у Demo Day перед технічними командами, партнерами й реальними користувачами запропонованих рішень.
- Сертифікат за результатами захисту фінального проєкту
- Мови викладання: українська та англійська
Хто може подати заявку
Програма відкрита для учасників:
- Учні 11 класів і випускники шкіл.
- Студенти математики, CS, фізики та інженерних спеціальностей — ті, хто хоче будувати real-world агенти, а не проходити ще один оглядовий курс з AI.
- Студенти економіки, бізнесу та публічної політики — ті, хто розуміє, що AI-нативний підхід стає стандартом для будь-якої управлінської позиції, і шукає конкретний кар’єрний важіль: уміти керувати агентами, а не лише користуватися ними.
- Інженери й фізики з мотивацією будувати системи оборонного або цивільного стратегічного значення — ті, хто хоче направити технічні знання на задачі, що мають реальний вплив зараз: drone-on-drone, swarm algorithms, predictive analytics для фронтових систем.
Ідеальний кандидат на програму — людина, що звикла думати у формальній системі. Необов’язково програміст. Математик, фізик, інженер, аналітик, інколи економіст чи юрист, який роками працює з даними. Той, хто, побачивши задачу, не питає «як це зробити», а починає її розбирати. Самостійність — головний фільтр відбору на програму KSE Agentic AI Summer School.
Відбір конкурсний. Число місць — 30. Відбір включає вхідне тестування, онлайн-кваліфікацію та співбесіду.
Як подати заявку
Заявки приймаємо до 20 червня 2026 року через анкету на сайті програми.
Далі:
— онлайн-тестування й співбесіда
— результати й запрошення
— 30 червня Welcome Day
— 1 липня старт навчання
«AI вже змінює те, як ми працюємо, навчаємось і приймаємо рішення — і ці зміни лише пришвидшуються. Для KSE як спільноти та екосистеми важливо не просто спостерігати за цим, а вчитись ефективно використовувати нові інструменти й адаптуватись до нової реальності. Архітектори АІ-агентів визначатимуть технологічну спроможність країни на десятиліття вперед. Завдання KSE — підготувати їх до того, щоб перемога України у війні конвертувалась у сталий розвиток, відновлення економіки у форматі 5.0 і конкурентоспроможність у світі. Anything is possible», — Тимофій Милованов, президент KSE.
Деталі та подача — на сайті програми.
Контакти: [email protected]
10 коментарів
Додати коментар Підписатись на коментаріВідписатись від коментарівКоментар порушує правила спільноти і видалений модераторами.
Зробіть онлайн як це ЕПАМ, та інші лідери ринку роблять.
Сделайте следующий курс онлайн, можно было бы на море обучаться и расти над собой!
Доброго дня, хочу долучитися онлайн, бо у нас тут неспокійно?
Вітаю! Такого формату не передбачено. У анонсі зазначено, що подія офлайн у Києві.
Вітаю! Звертайтеся напряму за вказаними у анонсі контактами:
Дуже цікава стаття: agentmarketcap.ai/...atic-context-architecture
Трохи забув цікаво було б почути про (Leiden algorithm) — це алгоритм виявлення спільнот (community detection) у графах, який використовується в GraphRAG для кластеризації графа знань на семантичні групи (communities). Ці групи формують ієрархію, що дозволяє переглядати граф на різних рівнях деталізації і генерувати резюме для кожного рівня.Leiden у GraphRAG це ієрархічний community detection, який перетворює flat knowledge graph на структуровану ієрархію семантичних груп, що і дає високу точність на глобальних питаннях і вирішує слабкості традиційного RAG.
Коментар порушує правила спільноти і видалений модераторами.
Добрый день а чому ви нічого не написали про MAS? Хотілося би почути про progressive disclosure, context compression (sliding window + LLM summarization), context routing, agentic/Graph/Self‑RAG, tool/capability management.Self‑RAG,GraphRAG: knowledge graph + vector = 99% accuracy на «global questions», вирішує слабкість традиційного RAG шляхом , використання верхніх рівнів ієрархії → бачить тему dataset як цілісне → це дає ~99% accuracy.GraphRAG дає ~99% точність на глобальних питаннях не тому, що вектори самі стали кращими, а тому, що він додає структуровану семантику графа!Це надасть не просто «схожі чанки», а топологію графа → можливість traversing (переходу) між сутностями, крім того для multi-hop questions: граф дозволяє переходити по ребрах (A → B → C) і синтезувати нові insights, а не просто повертати чанки.
microsoft.github.io/graphrag
Увага! Старт програми — 1 липня, дедлайн — 20 червня.