[in-person] لقاء أبوظبي للتعلم الآلي الموسم 6 الحلقة 1

**🚀 لقاء أبوظبي للتعلم الآلي – انطلاقة الموسم @ مقهى كولناجو** يسعدنا إعادة انطلاق **لقاء أبوظبي للتعلم الآلي** مع موسم جديد من المحاضرات والتجمعات المجتمعية. هذه المرة، سنلتقي في **مقهى كولناجو في جزيرة الهدية**، وهو مكان واسع وترحيبي مثالي للعروض التقنية، وبناء العلاقات، والاستمتاع بالمشروبات. يجمع هذا الحدث الباحثين والمتخصصين وهواة **التعلم الآلي، والذكاء الاصطناعي، وعلوم البيانات** من الأوساط الأكاديمية، والصناعة، ومعامل الأبحاث المدعومة من الحكومة. سواء كنت طالبًا أو مهندسًا أو باحثًا أو مجرد شخص مهتم بالذكاء الاصطناعي، فستجد شيئًا جديدًا لتتعلمه وشخصًا تستطيع التواصل معه. ## 📅 تفاصيل الحدث * **التاريخ:** الخميس، 25 سبتمبر 2025 * **الوقت:** 6:00 مساءً – 9:00 مساءً * **المكان:** مقهى كولناجو، جزيرة الهدية، أبوظبي * **التسجيل:** مجانًا (يُشترط التسجيل المسبق) (بحد أقصى 50 مشاركًا) ## 📌 جدول الأعمال * **6:00 – 6:30 مساءً** → الوصول، التسجيل، وبناء العلاقات * **6:30 – 8:00 مساءً** → عروض تقنية (3 متحدثين) * **8:00 – 9:00 مساءً** → أسئلة وأجوبة، مناقشة مفتوحة، وتبادل غير رسمي للاتصالات **🎤 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 يوضح الحل الذي حصل على المركز الثاني في مسابقة كاجل "Jane Street Real-Time Market Data Forecasting". تعكس مجموعة البيانات والإعداد الواقع الفعلي لبناء نماذج للأسواق المالية الحديثة. سأشارك خط أنابيب العمل بالكامل، مع تسليط الضوء على النتائج المهمة المستخلصة من تطوير النماذج في هذه الظروف. **نبذة مختصرة** باتريك يام هو باحث كمي وحاصل على لقب كبير أساتذة المسابقات في كاجل. يمتلك درجتي الماجستير في علوم البيانات والتحليلات (جامعة كارديف، المملكة المتحدة) والهندسة النقلية (جامعة هونغ كونغ). يتخصص باتريك في التعلم الآلي للتنبؤات المالية، وله خبرة في نمذجة السلاسل الزمنية، والتعلم العميق، وأنظمة 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** أدى التعلم الآلي إلى تقدم كبير في إدراك القيادة الذاتية، بدءًا من كشف الكائنات وتتبعها وصولاً إلى دمج الحساسات والتنبؤ. ومع ذلك، فإن النماذج التي تؤدي بشكل ممتاز في المعايير المرجعية غالبًا ما تفشل في الظروف الواقعية. تستعرض هذه المحاضرة الفجوة بين البحث والمنتج في مجال إدراك القيادة الذاتية. سنتناول خط أنابيب الإدراك (الحساسات، الكشف، التتبع، الدمج) ونسلط الضوء على التحديات مثل تغير المجال، المعايرة، الفجوة بين المحاكاة والواقع، والتوازن بين الدقة والأداء في الوقت الفعلي. تم تصميم الجلسة لتزويد الحضور بفهم عام لإدراك القيادة الذاتية، إلى جانب رؤى عملية حول سبب صعوبة "الـ 10٪ الأخيرة" من المشكلة. **نبذة مختصرة** مُرَاد سمرتياب هو مهندس بحث في مختبر المركبات الذاتية (AVLab) بجامعة خليفة. يمتلك بكالوريوس في الهندسة الحاسوبية (2021) وماجستير في علوم الحاسوب (2023)، وكلاهما من جامعة خليفة. يتركز بحثه على الإدراك والتنبؤ في القيادة الذاتية، ولديه خبرة عملية في دمج بيانات الليدار مع الكاميرا، وكشف الكائنات ثلاثية الأبعاد، وتتبع الكائنات المتعددة، وتوقع المسارات. ### **المحاضرة 3: فينشين و ما بعدها: نحو استدلال مالي شفاف 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)، وهي معيار رمزي جديد يقيّم قدرة النماذج الكبيرة للغة على التفكير خطوة بخطوة في السيناريوهات المالية. يغطي فينشين 54 موضوعًا متنوعًا — من حسابات الفوائد المركبة والضرائب إلى تحليل بيانات التدفق النقدي — ويُعدّ منصة شاملة لاختبار التفكير الرمزي في السياقات المالية الحساسة. من خلال تفكيك المهام المعقدة إلى سلاسل استدلال منظمة، يُسلط 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 برسلاف ناكوف. يتركز بحثه على الاستدلال في النماذج الكبيرة للغة، مع تطبيقات في الذكاء الاصطناعي المالي والتحقق من الحقائق. نُشرت أعماله في أبرز المؤتمرات في معالجة اللغة الطبيعية مثل ACL وEMNLP وNAACL، 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، حيث ركّز أطروحته على توليد القصص وتقييمها باستخدام النماذج الكبيرة للغة.