[في الموقع] لقاء أبوظبي للتعلم الآلي الموسم 6 الحلقة 1

**🚀 لقاء أبوظبي للتعلم الآلي – انطلاقة الموسم @ مقهى كولناغو** يسعدنا استئناف **لقاء أبوظبي للتعلم الآلي** مع موسم جديد من المحاضرات والتجمعات المجتمعية. هذه المرة، سنلتقي في **مقهى كولناغو في جزيرة الهدية** — مكان واسع ومرحب مثالي للعروض التقنية والشبكات والعصائر. يجمع هذا الحدث الباحثين والمتخصصين وهواة **التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات** من الأوساط الأكاديمية والصناعية ومختبرات الأبحاث المدعومة من الحكومة. سواء كنت طالبًا أو مهندسًا أو باحثًا أو فقط فضوليًا بشأن الذكاء الاصطناعي، فستجد شيئًا لتتعلمه وشخصًا تتواصل معه. ## 📅 تفاصيل الحدث * **التاريخ:** الخميس، 25 سبتمبر 2025 * **الوقت:** 6:00 مساءً – 9:00 مساءً * **الموقع:** مقهى كولناغو، جزيرة الهدية، أبوظبي * **التسجيل:** مجاني (مطلوب التأكيد) (بحد أقصى 50 شخصًا) ## 📌 جدول الأعمال * **6:00 – 6:30 مساءً** → الوصول، التسجيل والشبكة * **6:30 – 8:00 مساءً** → عروض تقنية (3 متحدثين) * **8:00 – 9:00 مساءً** → أسئلة وأجوبة، مناقشة مفتوحة وشبكة غير رسمية **🎤 البرنامج** ### **المحاضرة 1: الحل الذي حصل على المركز الثاني في مسابقة كاجل: التنبؤ ببيانات السوق في الوقت الفعلي من Jane Street** **المتحدث:** باتريك يام (باحث كمي) **الملخص** تقدم هذه المحاضرة نهجًا شاملاً من البداية إلى النهاية وراء الحل الذي حصل على المركز الثاني في مسابقة كاجل "Jane Street Real-Time Market Data Forecasting". تعكس مجموعة البيانات والإعداد بشكل وثيق واقع بناء النماذج للأسواق المالية الحديثة. سأشارك خط الإنتاج الكامل وسأشير إلى الاستنتاجات المهمة المستمدة من تطوير النماذج تحت هذه الشروط. **نبذة قصيرة** باتريك يام هو باحث كمي ومحترف كبير في مسابقات كاجل. يحمل درجتي الماجستير في علوم البيانات والتحليل (جامعة كارديف، المملكة المتحدة) وهندسة النقل (جامعة هونغ كونغ). يتخصص باتريك في التعلم الآلي للتنبؤ المالي، مع خبرة في نمذجة السلاسل الزمنية والتعلم العميق وأنظمة التنبؤ في الوقت الفعلي. وقد حصل على عدة ميداليات ذهبية وفضية في مسابقات كاجل. ### **المحاضرة 2: من المختبر إلى الطريق: التحديات في إدراك القيادة الذاتية** **المتحدث:** مُراد سمريتاب (مهندس بحث، مختبر المركبات الذاتية – جامعة خليفة) **الملخص** دفع التعلم الآلي تقدمًا كبيرًا في إدراك القيادة الذاتية، بدءًا من اكتشاف الكائنات وتتبعها وصولاً إلى دمج الحساسات والتنبؤ. ومع ذلك، فإن النماذج التي تحقق أداءً ممتازًا في الاختبارات غالبًا ما تفشل في الظروف الواقعية. تستعرض هذه المحاضرة الفجوة بين البحث والمنتج في إدراك القيادة الذاتية. سنغطي خط سير الإدراك (الحساسات، الكشف، التتبع، الدمج) ونسلط الضوء على التحديات بما في ذلك الانتقال بين المجالات، المعايرة، الفجوة بين المحاكاة والواقع، والتوازن بين الدقة والأداء في الوقت الفعلي. تم تصميم الجلسة لإعطاء الحضور فهمًا عامًا لإدراك القيادة الذاتية بالإضافة إلى رؤى عملية حول سبب صعوبة «الـ 10٪ الأخيرة» من المشكلة. **نبذة قصيرة** مُراد سمريتاب هو مهندس بحث في مختبر المركبات الذاتية (AVLab) بجامعة خليفة. يحمل بكالوريوس في الهندسة الحاسوبية (2021) وماجستير في علوم الحاسوب (2023)، وكلاهما من جامعة خليفة. يتركز بحثه على الإدراك والتنبؤ للقيادة الذاتية، مع خبرة عملية في دمج ليزر-كاميرا، والكشف ثلاثي الأبعاد، وتتبع الكائنات المتعددة، والتنبؤ بالمسارات. ### **المحاضرة 3: فينشين وما بعدها: نحو استدلال مالي شفاف في الذكاء الاصطناعي** **المتحدث:** زهوهان شي، باحث في MBZUAI **الملخص** كيف يمكننا بناء أنظمة ذكاء اصطناعي تقوم بالاستدلال خلال المشكلات المالية بطريقة شفافة وقابلة للتدقيق؟ في هذه المحاضرة، سأقدم فينشين، معيارًا رمزيًا جديدًا يقيّم قدرات الاستدلال خطوة بخطوة للنماذج اللغوية الكبيرة في السيناريوهات المالية. ويغطي فينشين 54 موضوعًا متنوعًا — من حسابات الفائدة المركبة والضرائب إلى تحليل بيانات التدفق النقدي — ليوفر بيئة اختبار شاملة للاستدلال الرمزي في السياقات المالية عالية الخطورة. من خلال تفكيك المهام المعقدة إلى سلاسل استدلال منظمة، يسلط الضوء على كيفية «تفكير» النماذج — وأين تفشل. كما سأحدد اتجاهات مستقبلية لتطوير نماذج مالية تركّز على الاستدلال وتتماشى بشكل أفضل مع توقعات البشر واحتياجات اتخاذ القرار في العالم الحقيقي. **نبذة قصيرة** زهوهان شي هو باحث ما بعد الدكتوراه في MBZUAI، يعمل مع الأستاذ بريسلاف ناكوف. يتركز بحثه على الاستدلال في النماذج اللغوية الكبيرة، مع تطبيقات في الذكاء الاصطناعي المالي والتحقق من الحقائق. وقد تم نشر أعماله في أهم المحافل في مجال معالجة اللغة الطبيعية مثل ACL وEMNLP وNAACL، وهو حاليًا يقود مبادرات جديدة في مجال الاستدلال المالي والذكاء الاصطناعي متعدد اللغات. حصل زهوهان على درجة الدكتوراه في معالجة اللغة الطبيعية من جامعة ملبورن في ديسمبر 2024، حيث ركّز أطروحته على توليد القصص وتقييمها باستخدام النماذج اللغوية الكبيرة. ## ℹ️ ماذا تتوقع * **المحاضرات:** عروض تقنية لكنها سهلة الفهم حول أحدث مواضيع التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي * **المجتمع:** فرصة للقاء الزملاء من الأوساط الأكاديمية والصناعية ومراكز البحث الحكومية * **المرطبات:** يقدمها مقهى كولناغو (شكرًا لرعاةنا) * **أحضر:** الفضول، الأسئلة، وبطاقات العمل الخاصة بك (إذا أردت التواصل) ## 🎯 من يجب أن يشارك؟ * الباحثون والمهندسين في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي * علماء البيانات ومطوري البرمجيات * الطلاب والمهنيون المبتدئون المهتمون بالذكاء الاصطناعي التطبيقي * المهنيون في الصناعة الذين يستكشفون تطبيقات التعلم الآلي