[في الموقع] لقاء أبوظبي لتعلم الآلة الموسم 6 الحلقة 1

**🚀 لقاء أبوظبي لتعلم الآلة – انطلاقة الموسم @ مقهى كولناغو** يسعدنا استئناف **لقاء أبوظبي لتعلم الآلة** مع موسم جديد من المحاضرات والتجمعات المجتمعية. هذه المرة، سنلتقي في **مقهى كولناغو في جزيرة الهديريات**، وهو مكان واسع ومرحب مثالي للعروض التقنية، وتمكين التواصل، وتوفير المشروبات. يجمع هذا الحدث الباحثين والمتخصصين وهواة **تعلم الآلة، الذكاء الاصطناعي، وعلوم البيانات** من الأوساط الأكاديمية، والصناعية، ومختبرات الأبحاث المدعومة من الحكومة. سواء كنت طالبًا أو مهندسًا أو باحثًا، أو مجرد شخص مهتم بالذكاء 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 الهديريات، أبوظبي * **التسجيل:** مجاني (مطلوب التأكيد عبر RSVP) (بحد أقصى 50 مشاركًا) ## 📌 جدول الأعمال * **6:00 – 6:30 مساءً** → الوصول، التسجيل والتواصل * **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: توقع بيانات 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 للتنبؤ ببيانات السوق في الوقت الفعلي. تعكس مجموعة البيانات والإعداد بدقة واقع بناء النماذج للأسواق المالية الحديثة. سأشارك خط الإنتاج بالكامل، وأسلط الضوء على النتائج المثيرة للاهتمام المستخلصة من تطوير النماذج في هذه الظروف. **نبذة قصيرة** 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، 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:** مُراد سمرتياب (مهندس بحث، مختبر المركبات الذاتية – جامعة خليفة) **الملخص** دفع تعلم الآلة تقدمًا كبيرًا في مجال إدراك القيادة الذاتية، من اكتشاف الكائنات وتتبعها إلى دمج المستشعرات والتنبؤ. ومع ذلك، فإن النماذج التي تحقق أداءً متميزًا في الاختبارات غالبًا ما تفشل في الظروف الواقعية. تستعرض هذه المحاضرة الفجوة بين البحث والمنتج في مجال إدراك القيادة الذاتية. سنغطي خط سير الإدراك (المستشعرات، الكشف، التتبع، الدمج) ونسلط الضوء على التحديات بما في ذلك تحوّل المجال، المعايرة، فجوة المحاكاة إلى الواقع، والتوازن بين الدقة والأداء في الوقت الفعلي. تم تصميم الجلسة لتزويد الحضور بفهم عام لمفهوم الإدراك الذاتي، بالإضافة إلى رؤى عملية حول سبب صعوبة التعامل مع "الـ 10٪ الأخيرة" من المشكلة. **نبذة قصيرة** مُراد سمرتياب هو مهندس بحث في مختبر المركبات الذاتية (AVLab) في جامعة خليفة. يحمل بكالوريوس في هندسة الحاسوب (2021) وماجستير في علوم الحاسوب (2023)، وكلاهما من جامعة خليفة. يتركز بحثه على الإدراك والتنبؤ للقيادة الذاتية، ولديه خبرة عملية في دمج بيانات الليدار مع الكاميرا، والكشف ثلاثي 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)، وهو معيار رمزي جديد يقيّم قدرات النماذج اللغوية الكبيرة على الاستدلال خطوة بخطوة في السيناريوهات المالية. يغطي فينشين 54 موضوعًا متنوعًا — من حسابات الفوائد المركبة والضرائب إلى تحليل بيانات التدفق النقدي — ويُعدّ منصة 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 سأحدد الاتجاهات المستقبلية لتطوير نماذج مالية تركّز على الاستدلال وتوافق بشكل أفضل مع توقعات البشر واحتياجات اتخاذ القرار في العالم الواقعي. **نبذة قصيرة** زهوهان شي 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 والتحقق من الحقائق. نُشرت أعماله في أبرز المؤتمرات في مجال معالجة اللغة الطبيعية مثل ACL وEMNLP وNAACL، ويجري 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، ركّزت أطروحته على توليد القصص وتقييمها باستخدام النماذج اللغوية الكبيرة.