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

**🚀 لقاء أبوظبي لتعلم الآلة – انطلاقة الموسم @ مقهى كولناجو** يسعدنا إعادة إطلاق **لقاء أبوظبي لتعلم الآلة** مع موسم جديد من المحاضرات والتجمعات المجتمعية. هذه المرة، سنلتقي في **مقهى كولناجو في جزيرة الهديريّات**—وهو مكان واسع ومرحب مثالي للعروض التقنية، وبناء العلاقات، والمشروبات المنعشة. يجمع هذا الحدث الباحثين والممارسين وهواة **تعلم الآلة، الذكاء الاصطناعي، وعلوم البيانات** من الأوساط الأكاديمية، والصناعة، ومعامل 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 * **المكان:** مقهى كولناجو، جزيرة الهديريّات، أبوظبي * **التسجيل:** مجاني (مطلوب التأكيد) (بحد أقصى 50 شخصًا) ## 📌 جدول الأعمال * **6:00 – 6:30 مساءً** → الوصول، التسجيل، وبناء العلاقات * **6:30 – 8:00 مساءً** → عروض تقنية (3 محاضرين) * **8:00 – 9:00 مساءً** → أسئلة وأجوبة، ومناقشة مفتوحة، وتبادل غير رسمي للعلاقات **🎤 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 بدقة واقع بناء النماذج للأسواق المالية الحديثة. سأشارك خط الإنتاج بالكامل، وأسلط الضوء على النتائج المهمة التي تم التوصل إليها أثناء تطوير النماذج ضمن هذه الظروف. **نبذة قصيرة** باتريك يام هو باحث كمي وحاصل على لقب كبير أساتذة المسابقات في كاجل. يحمل درجتي الماجستير في علوم البيانات والتحليل (جامعة كارديف، المملكة المتحدة) والهندسة النقل (جامعة هونغ كونغ). يتخصص باتريك في تعلم الآلة للتنبؤ المالي، ويمتلك 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 سمرتب (مهندس بحث، مختبر المركبات الذاتية – جامعة خليفة) **الملخص** حقق تعلم الآلة تقدمًا كبيرًا في مجال إدراك القيادة الذاتية، بدءًا من اكتشاف الكائنات وتتبعها وصولاً إلى دمج المستشعرات والتنبؤ. ومع ذلك، فإن النماذج التي تتفوق في الاختبارات غالبًا ما تفشل في ظروف العالم الحقيقي. تستعرض هذه المحاضرة الفجوة بين البحث والمنتج في مجال إدراك القيادة الذاتية. سنتناول خط سير الإدراك (المستشعرات، الكشف، التتبع، الدمج) ونسلط الضوء على التحديات بما في ذلك الانحراف عن المجال، المعايرة، الفجوة بين المحاكاة والواقع، والتوازن بين الدقة والأداء في الوقت الفعلي. تم تصميم الجلسة لتزويد الحضور بفهم عام لإدراك القيادة الذاتية، بالإضافة إلى رؤى عملية حول سبب صعوبة "الـ 10٪ الأخيرة" من المشكلة. **نبذة قصيرة** مُرَاد سمرتب هو مهندس بحث في مختبر المركبات الذاتية (AVLab) بجامعة خليفة. يحمل بكالوريوس في الهندسة الحاسوبية (2021) وماجستير في علوم الحاسوب (2023)، وكلا الشهادتين من جامعة خليفة. يتركز بحثه على الإدراك والتنبؤ للقيادة الذاتية، ويملك خبرة عملية في دمج بيانات الليدار والكاميرا، واكتشاف الأجسام ثلاثية الأبعاد، وتتبع الكائنات المتعددة، والتنبؤ بالمسارات. ### **المحاضرة 3: فينشين وخارجه: 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 حل المشكلات المالية بطريقة شفافة وقابلة للتدقيق؟ في هذه المحاضرة، سأقدم فينشين، 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 بيانات التدفق النقدي — ليشكل بيئة اختبار شاملة للاستدلال الرمزي في السياقات المالية عالية الخطورة. من خلال تفكيك المهام المعقدة إلى سلاسل استدلال منظمة، يُلقي الضوء على كيفية "تفكير" النماذج — وفيما تفشل. كما سأحدد الاتجاهات المستقبلية لتطوير نماذج مالية تركّز على الاستدلال وتوائم بشكل أفضل مع توقعات البشر واحتياجات اتخاذ القرار في العالم الحقيقي. **نبذة قصيرة** زهوهان شي باحث ما بعد الدكتوراه في جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي (MBZUAI)، يعمل مع البروفيسور برسلاف ناكوف. يركز بحثه على الاستدلال في النماذج اللغوية الكبيرة، مع تطبيقات في الذكاء الاصطناعي المالي والتحقق من الحقائق. نُشرت أعماله في أهم المؤتمرات في مجال 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 ركّزت أطروحته على توليد القصص وتقييمها باستخدام النماذج اللغوية الكبيرة. ## ℹ️ ما الذي يمكن توقعه * **العروض:** محاضرات تقنية ولكنها سهلة الفهم حول أحدث المواضيع في تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي * **المجتمع:** فرصة للقاء الأقران من الأوساط الأكاديمية، الصناعة، وأقسام البحث والتطوير الحكومية * **المشروبات والوجبات الخفيفة:** يقدمها مقهى كولناجو (شكرًا لرعاةنا) * **احضر معك:** الفضول، الأسئلة، وبطاقات العمل (إذا رغبت في التواصل) ## 🎯 من يجب أن يشارك؟ * الباحثون والمهندسين في تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي * علماء البيانات ومطوري البرمجيات * الطلاب والمهنيين المبتدئين المهتمين بالذكاء الاصطناعي التطبيقي * المهنيون في القطاع الذين يستكشفون تطبيقات تعلم الآلة