[حضور شخصي] 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**—مَكان واسع وترحيبي مثالي للعروض التقنية، وتمكين التواصل الشبكي، وتوفير المرطبات. سيجمع هذا الحدث الباحثين والمتخصصين وهواة مجالات **التعلم الآلي، الذكاء الاصطناعي، وعلوم البيانات** من الأوساط الأكاديمية، الصناعية، ومختبرات الأبحاث الداعمة من الحكومة. سواء كنت طالبًا أو مهندسًا أو باحثًا أو مجرد شخص مهتم بالذكاء الاصطناعي، فستجد شيئًا تستفيد منه 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 على الحضور) (بحد أقصى 50 شخصًا) ## 📌 جدول الأعمال * **6:00 – 6:30 مساءً** → الوصول، التسجيل والتواصل الشبكي * **6:30 – 8:00 مساءً** → عروض تقنية (3 متحدثين) * **8:00 – 9:00 مساءً** → أسئلة وأجوبة، مناقشة مفتوحة وتواصل غير رسمي **🎤 البرنامج** ### **المحاضرة 1: الحل الذي حصل على المركز الثاني في مسابقة كاجل: التنبؤ ببيانات السوق الفعلية لـ Jane Street** **المتحدث:** باتريك يام (باحث كمي) **الملخص** تقدم هذه المحاضرة نهجًا شاملاً من البداية إلى النهاية وراء الحل الذي احتل المركز الثاني في مسابقة كاجل "Jane Street Real-Time Market Data Forecasting". تعكس مجموعة البيانات والإعداد بدقة واقع بناء النماذج للأسواق المالية الحديثة. سأشارك خط الإنتاج الكامل، وأسلط الضوء على النتائج المهمة المستخلصة من تطوير النماذج ضمن هذه الظروف. **نبذة قصيرة** باتريك يام هو باحث كمي وحائز على لقب كبير الأساتذة في مسابقات كاجل. حاصل على درجتي الماجستير في علوم البيانات والتحليل (جامعة كارديف، المملكة المتحدة) وفي هندسة النقل (جامعة هونغ كونغ). يتخصص باتريك في التعلم الآلي للتنبؤات المالية، ولديه خبرة في نمذجة السلاسل الزمنية، والتعلم العميق، وأنظمة التنبؤ في الوقت الفعلي. وقد حقق العديد من الميداليات الذهبية والفضية في مسابقات كاجل. ### **المحاضرة 2: من المختبر إلى الطريق: التحديات في إدراك القيادة الذاتية** **المتحدث:** مراد سمريتاب (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، غالبًا ما تفشل النماذج التي تحقق نتائج ممتازة في المعايير المرجعية عند تطبيقها في ظروف العالم الحقيقي. تستعرض هذه المحاضرة الفجوة بين البحث والمنتج في مجال إدراك القيادة الذاتية. سنغطي خط سير الإدراك (الحساسات، الكشف، التتبع، الدمج) ونسلط الضوء على التحديات بما في ذلك تغير المجال، المعايرة، فجوة المحاكاة مقابل الواقع، والتوازن بين الدقة والأداء في الوقت الفعلي. تم تصميم الجلسة لتزويد الحضور بفهم عام لمجال الإدراك الذاتي، بالإضافة إلى رؤى عملية حول سبب صعوبة «الـ 10٪ الأخيرة» من المشكلة غالبًا. **نبذة قصيرة** مراد سمريتاب 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 بيانات الليدار مع الكاميرا، وكشف الأجسام ثلاثية الأبعاد، وتتبع الكائنات المتعددة، والتنبؤ بالمسارات. ### **المحاضرة 3: فينشين و ما بعدها: 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 تقوم بالاستدلال حول المشكلات المالية بطريقة شفافة وقابلة للمراجعة؟ في هذه المحاضرة، سأقدم FinChain، وهو معيار رمزي جديد يقيّم قدرة النماذج اللغوية الكبيرة على الاستدلال خطوة بخطوة في السيناريوهات المالية. ويغطي FinChain 54 موضوعًا متنوعًا — من حسابات الفوائد المركبة والضرائب إلى تحليل بيان التدفق النقدي — ليشكل بيئة اختبار شاملة للاستدلال الرمزي في السياقات المالية عالية المخاطر. من خلال تفكيك المهام المعقدة إلى سلاسل استدلال منظمة، يُلقي الضوء على طريقة تفكير النماذج — وأماكن فشلها. كما سأحدد الاتجاهات المستقبلية لتطوير نماذج مالية تركّز على الاستدلال وتتماشى بشكل أفضل مع توقعات البشر واحتياجات اتخاذ القرار في العالم الواقعي. **نبذة قصيرة** 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 اللغوية الكبيرة، مع تطبيقات في الذكاء الاصطناعي المالي وفحص الحقائق. وقد نُشرت أعماله في أبرز المؤتمرات في معالجة اللغة الطبيعية مثل ACL وEMNLP وNAACL، ويشغل حاليًا قيادة 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 ركز أطروحته على توليد القصص وتقييمها باستخدام النماذج اللغوية الكبيرة. ## ℹ️ ماذا تتوقع * **العروض:** عروض تقنية سهلة الفهم حول أحدث المواضيع في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي * **المجتمع:** فرصة للقاء نظرائك من الأوساط الأكاديمية، الصناعية، وبحث وتطوير الحكومة * **المرطبات:** يتم توفيرها من قبل مقهى كولناغو (شكرًا لرعاةنا) * **خذ معك:** الفضول، الأسئلة، وبطاقات العمل (إذا أردت التواصل الشبكي) ## 🎯 من يجب أن يشارك؟ * الباحثون والمهندسين في مجال التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي * علماء البيانات ومطوري البرمجيات * الطلاب والمهنيين المبتدئين المهتمين بالذكاء الاصطناعي التطبيقي * المهنيين في القطاع الذين يستكشفون تطبيقات التعلم الآلي