[in-person] أبوظبي لقاء تعلم الآلة الموسم 6 الحلقة 1

**🚀 لقاء أبوظبي لتكنولوجيا تعلم الآلة – انطلاقة الموسم @ كافيه كولناغو** يسعدنا إعادة انطلاق **لقاء أبوظبي لتكنولوجيا تعلم الآلة** مع موسم جديد من المحاضرات والتجمعات المجتمعية. هذه المرة، سنلتقي في **كافيه كولناغو في جزيرة الهديرية**، وهو مكان واسع وترحيبي، مثالي للعروض التقنية، وبناء العلاقات، والاستمتاع بالمشروبات. يجمع هذا الحدث الباحثين والمتخصصين وهواة **تعلم الآلة، والذكاء الاصطناعي، وعلوم البيانات** من الأوساط الأكاديمية، والصناعية، ومختبرات الأبحاث المدعومة من الحكومة. سواء كنت طالبًا، أو مهندسًا، أو باحثًا، أو فقط مهتمًا بالذكاء الاصطناعي، فستجد شيئًا لتتعلمه وشخصًا لتتواصل معه. ## 📅 تفاصيل الحدث * **التاريخ:** الخميس، 25 سبتمبر 2025 * **الوقت:** 6:00 مساءً – 9:00 مساءً * **الموقع:** كافيه كولناغو، جزيرة الهديرية، أبوظبي * **التسجيل:** مجاني (يُطلب التسجيل المسبق) (بحد أقصى 50 شخصًا) ## 📌 جدول الأعمال * **6:00 – 6:30 مساءً** → الوصول، التسجيل، وتبادل العلاقات * **6:30 – 8:00 مساءً** → عروض تقنية (3 متحدثين) * **8:00 – 9:00 مساءً** → أسئلة وأجوبة، مناقشة مفتوحة، وتبادل علاقات غير رسمي **🎤 البرنامج** ### **المحاضرة 1: الحل الذي حصل على المركز الثاني في مسابقة كاجل: توقع بيانات السوق في الوقت الفعلي من Jane Street** **المتحدث:** باتريك يام (باحث كمي) **الملخص** تقدم هذه المحاضرة منهجية شاملة من البداية إلى النهاية للحل 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 بالكامل، وأسلط الضوء على النتائج المثيرة للاهتمام المستمدة من تطوير النماذج في هذه الظروف. **نبذة مختصرة** باتريك يام هو باحث كمي وحائز على لقب بطل كبرى مسابقات كاجل. يحمل درجتي الماجستير في علوم البيانات والتحليلات (جامعة كارديف، المملكة المتحدة) والهندسة النقلية (جامعة هونغ كونغ). يتخصص باتريك في تعلم الآلة للتنبؤ المالي، وله خبرة في نمذجة السلاسل الزمنية، والتعلم العميق، ونظم التنبؤ في الوقت الفعلي. وقد حصل على العديد من الميداليات الذهبية والفضية في مسابقات كاجل. ### **المحاضرة 2: من المختبر إلى الطريق: التحديات في إدراك القيادة الذاتية** **المتحدث:** مُرَاد سمرتياب (مهندس بحث، مختبر المركبات الذاتية – جامعة خليفة) **الملخص** لقد دفع التعلم الآلي تقدمًا كبيرًا في مجال إدراك القيادة الذاتية، بدءًا من اكتشاف الكائنات وتتبعها، وصولاً إلى دمج الحساسات والتنبؤ. ومع ذلك، فإن النماذج التي تحقق نتائج رائعة في المعايير المرجعية غالبًا ما تفشل في الظروف الواقعية. تستعرض هذه المحاضرة الفجوة بين البحث والمنتج في مجال إدراك القيادة الذاتية. سنتناول خط إنتاج الإدراك (الحساسات، الكشف، التتبع، الدمج)، ونسلط الضوء على التحديات بما في ذلك التحول بين المجالات، ومعايرة الأنظمة، والفجوة بين المحاكاة والواقع، ومقايضات الدقة مقابل الأداء في الوقت الفعلي. تم تصميم هذه الجلسة لتزويد الحضور بفهم عام لإدراك القيادة الذاتية، إضافة إلى رؤى عملية حول سبب كون "الـ 10٪ الأخيرة" من المشكلة هي الأصعب غالبًا. **نبذة مختصرة** مُرَاد سمرتياب هو مهندس بحث في مختبر المركبات الذاتية (AVLab) بجامعة خليفة. يحمل بكالوريوس في هندسة الحاسوب (2021) وماجستير في علوم الحاسوب (2023)، وكلاهما من جامعة خليفة. يتركز بحثه على الإدراك والتنبؤ في القيادة الذاتية، ولديه خبرة عملية في دمج الحساسات (LiDAR–camera)، والكشف ثلاثي الأبعاد، وتتبع الكائنات المتعددة، وتوقع المسارات. ### **المحاضرة 3: فينشين و ما بعده: نحو الاستدلال المالي الشفاف في الذكاء الاصطناعي** **المتحدث:** زهوهان شي، باحث في جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي (MBZUAI) **الملخص** كيف يمكننا بناء أنظمة ذكاء اصطناعي تستطيع التفكير في المشكلات المالية بطريقة شفافة وقابلة للتدقيق؟ في هذه المحاضرة، سأقدم فينشين (FinChain)، وهو معيار رمزي جديد يقيّم قدرات النمذجة اللغوية الكبيرة على الاستدلال خطوة بخطوة في السيناريوهات المالية. يغطي فينشين 54 موضوعًا متنوعًا — من حسابات الفوائد المركبة والضرائب إلى تحليل قوائم التدفق النقدي — ويُعدّ بيئة شاملة لاختبار الاستدلال الرمزي في السياقات المالية الحساسة. من خلال تفكيك المهام المعقدة إلى سلاسل استدلال منظمة، يُلقي الضوء على طريقة تفكير النماذج — وأين تفشل. كما سأعرض الاتجاهات المستقبلية لتطوير نماذج مالية تركّز على الاستدلال وتتماشى بشكل أفضل مع توقعات البشر واحتياجات اتخاذ القرار في العالم الواقعي. **نبذة مختصرة** زهوهان شي هو باحث ما بعد الدكتوراه في جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي (MBZUAI)، يعمل مع الأستاذ بريسلاف ناكوف. يتركز بحثه على الاستدلال في النماذج اللغوية الكبيرة، مع تطبيقات في الذكاء الاصطناعي المالي والتحقق من الحقائق. نُشرت أبحاثه في أبرز المؤتمرات في معالجة اللغة الطبيعية مثل ACL و EMNLP و NAACL، ويتولى حاليًا 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، وركزت أطروحته على توليد القصص وتقييمها باستخدام النماذج اللغوية الكبيرة. ## ℹ️ ما الذي يمكن توقعه * **العروض:** محاضرات تقنية وسهلة الفهم حول أحدث موضوعات تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي * **المجتمع:** فرصة للقاء الأقران من الأوساط الأكاديمية، والصناعية، وبحث وتطوير الحكومة * **المرطبات:** تُقدَّم من قبل كافيه كولناغو (شكرًا لرعاةنا) * **أحضر معك:** الفضول، الأسئلة، وبطاقات العمل (إذا رغبت في بناء علاقات) ## 🎯 من يجب أن يشارك؟ * الباحثون والمهندسين في مجال تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي * علماء البيانات ومطوري البرمجيات * الطلاب والمهنيون المبتدئون المهتمون بالذكاء الاصطناعي التطبيقي * المهنيون في القطاعات الذين يستكشفون تطبيقات تعلم الآلة