У Вінницькому національному технічному університету тривають Європейські інженерні змагання (EBEC Challenge), які проводить міжнародна студентська організація Board of European Students of Technology (BEST).
У п’ятницю завершився фінал Всеукраїнського конкурсу студентських наукових праць з напрямку "Інформатика та кібернетика".
27 квітня 2018 року у CHERDAK Вінницький ІТ-кластер організував зустріч бізнесу (ІТ-компаній), ІТ-освіти (ВНТУ) та керівництва Вінницької міськради.
18 травня 2018 року пройшло урочисте святкування Дня Південного Бугу.
28 вересня 2018 року в польових умовах пройшла успішні випробування друга версія УМАКСОЕМ (універсальна мобільна аналітична комп’ютерна система оперативного експрес-моніторингу).
2 жовтня 2018 року проф. Мокін В.Б. провів відкриту лекцію для студентів та аспірантів спеціальностей 124 та 126, а також для викладачів кафедри, на тему "Квиток у штучний інтелект.
У ВНТУ відбувається свято Дня університету.
9-го жовтня студенти, аспіранти і молоді викладачі кафедри САКМІГ приєднались до Всесвітніх конкурсів Kaggle зі штучного інтелекту.
На минулому тижні у ВНТУ відбулась вже ХІV Міжнародна конференція "КОНТРОЛЬ І УПРАВЛІННЯ В СКЛАДНИХ СИСТЕМАХ" (КУСС-2018). Проф. Мокін В.Б. виступив на пленарному засіданні з доповіддю на тему "Досвід створення та впровадження геоінформаційних систем для вирішення завдань контролю та управління в складних системах".
2 листопада 2018 року працювала виставка розробок вчених ВНТУ за участі заступника міністра МОН України Стрихи М.В., директора департаменту атестації кадрів вищої кваліфікації та ліцензування МОН Шевцова А. Г., голови Вінницької облради Олійника А. Д., заступника Голови Вінницької ОДА Івасюка І. Д. та членів Президії Ради проректорів МОН України
3-4 листопада 2018 року у ВНТУ проходив Хакатон Вінницької міськради зі штучного інтелекту та відкритих даних.
13 листопада 2018 року за участі керівництва компаній NestLogic і Delphi Software та студентів, аспірантів і викладачів ВНТУ у компанії Delphi пройшов семінар, присвячений обговоренню технологій та проблем машинного навчання на прикладі розв’язання задачі «Google Analytics Customer Revenue Prediction» (GStore) на базі платформи Kaggle.
