[في الموقع] 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 الهضيريات**—وهو مكان واسع وترحيبي مثالي للعروض التقنية، وتمكين التواصل، وتقديم المرطبات. سيجمع 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 فقط مهتمًا بالذكاء الاصطناعي، فستجد شيئًا لتتعلمه وشخصًا تتواصل معه. ## 📅 تفاصيل الحدث * **التاريخ:** الخميس، 25 سبتمبر 2025 * **الوقت:** 6:00 مساءً – 9:00 مساءً * **الموقع:** مقهى كولناجو، جزيرة الهضيريات، أبوظبي * **التسجيل:** مجانًا (مطلوب التأكيد) (بحد أقصى 50 شخصًا) ## 📌 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 وتبادل اجتماعي غير رسمي **🎤 البرنامج** ### **المحاضرة 1: الحل الذي حصل على المركز الثاني في مسابقة كاجل: توقعات بيانات السوق في الوقت الفعلي – جين ستريت** **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". وتعكس مجموعة البيانات والإعداد بدقة واقع بناء النماذج للأسواق المالية الحديثة. سأشارك خط الإنتاج بالكامل، وأسلط الضوء على النتائج المثيرة للاهتمام المستمدة من تطوير النماذج في هذه الظروف. **نبذة قصيرة** باتريك يام هو باحث كمي ومحترف كبير في مسابقات كاجل. حاصل على درجتي الماجستير في علوم البيانات والتحليل (جامعة كارديف، المملكة المتحدة) والهندسة النقل (جامعة هونغ كونغ). يتخصص باتريك في التعلم الآلي للتنبؤ المالي، مع 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** لقد حقق التعلم الآلي تقدمًا كبيرًا في إدراك القيادة الذاتية، بدءًا من اكتشاف الكائنات وتتبعها، وصولاً إلى دمج الحساسات والتنبؤ. ومع ذلك، فإن النماذج التي تؤدي بشكل ممتاز في الاختبارات غالبًا ما تفشل في الظروف الواقعية. تستعرض هذه المحاضرة الفجوة بين البحث والمنتج في إدراك القيادة الذاتية. سنغطي خط إنتاج الإدراك (الحساسات، الكشف، التتبع، الدمج) ونسلط الضوء على التحديات بما في ذلك انحراف 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 كون "الـ 10٪ الأخيرة" من المشكلة هي الأصعب غالبًا. **نبذة قصيرة** مُرَاد سمرتياب هو مهندس بحث في مختبر المركبات الذاتية (AVLab) بجامعة خليفة. حاصل على بكالوريوس في هندسة الحاسوب (2021) وماجستير في علوم الحاسوب (2023)، من جامعة خليفة. يتركز بحثه على الإدراك والتنبؤ للقيادة الذاتية، مع خبرة عملية في دمج ليزر-كاميرا، وكشف ثلاثي الأبعاد، وتتبع الكائنات المتعددة، والتنبؤ بالمسارات. ### **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 النمذجة اللغوية الكبيرة على الاستدلال خطوة بخطوة في السيناريوهات المالية. ويشمل فينشين 54 موضوعًا متنوعًا — من حسابات الفائدة المركبة والضرائب إلى تحليل قائمة التدفقات النقدية — ويُعدّ بيئة اختبار شاملة للاستدلال الرمزي في السياقات المالية الحساسة. ومن 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 قصيرة** 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. وقد نُشرت أعماله في أهم المحافل 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، ركّزت أطروحته فيها على توليد القصص وتقييمها باستخدام النماذج اللغوية الكبيرة. ## ℹ️ ما الذي يمكن توقعه * **العروض:** عروض تقنية ولكنها سهلة الفهم حول أحدث مواضيع التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي * **المجتمع:** فرصة للقاء نظرائك من الأوساط الأكاديمية، والصناعة، وأبحاث المؤسسات الحكومية * **المرطبات:** تُقدَّم من قبل مقهى كولناجو (شكرًا لرعاةنا) * **أحضر معك:** الفضول، الأسئلة، وبطاقات العمل (إذا أردت التواصل) ## 🎯 من يجب أن يشارك؟ * الباحثون والمهندسين في مجال التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي * علماء البيانات ومطوري البرمجيات * الطلاب والمهنيين في المراحل المبكرة المهتمين بالذكاء الاصطناعي التطبيقي * المهنيين في الصناعة الذين يستكشفون تطبيقات التعلم الآلي