[في الموقع] لقاء أبوظبي للتعلم الآلي الموسم 6 الحلقة 1

**🚀 لقاء أبوظبي للتعلم الآلي – انطلاقة الموسم @ مقهى كولناغو** يسعدنا إعادة إطلاق **لقاء أبوظبي للتعلم الآلي** مع موسم جديد من المحاضرات والتجمعات المجتمعية. هذه المرة، سنلتقي في **مقهى كولناغو في جزيرة الهديريات**—وهو مكان واسع وترحيبي مثالي للعروض التقنية، وبناء العلاقات، وتناول المشروبات المنعشة. 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 لتعلمه وشخصًا لتتواصل معه. ## 📅 تفاصيل الحدث * **التاريخ:** الخميس، 25 سبتمبر 2025 * **الوقت:** 6:00 مساءً – 9:00 مساءً * **المكان:** مقهى كولناغو، جزيرة الهديريات، 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 متحدثين) * **8:00 – 9:00 مساءً** → أسئلة وأجوبة، مناقشة مفتوحة، وعلاقات غير رسمية **🎤 البرنامج** ### **المحاضرة 1: الحل الذي حصل على المركز الثاني في مسابقة كاجل: توقعات 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 Real-Time Market Data Forecasting. تعكس مجموعة البيانات والإعداد بشكل وثيق واقع بناء النماذج للأسواق المالية الحديثة. سأشارك خط الإنتاج الكامل، وأسلط الضوء على النتائج المثيرة للاهتمام المستمدة من تطوير النماذج في هذه الظروف. **نبذة قصيرة** باتريك يام هو باحث كمي وحائز على لقب بطل كبرى مسابقات كاجل. يمتلك درجتي ماجستير في علوم البيانات والتحليلات (جامعة كارديف، المملكة المتحدة) وهندسة النقل (جامعة هونغ كونغ). يتخصص باتريك في التعلم الآلي 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:** مُرَاد سمرتياب (مهندس بحث، مختبر المركبات الذاتية – جامعة خليفة) **الملخص** لقد دفع التعلم الآلي تقدمًا كبيرًا في مجال إدراك القيادة الذاتية، بدءًا من كشف الكائنات وتتبعها وصولاً إلى اندماج المستشعرات 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 مجال إدراك القيادة الذاتية. سنتناول خط سير الإدراك (المستشعرات، الكشف، التتبع، الاندماج) ونسلط الضوء على التحديات بما في ذلك الانتقال بين المجالات، 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 كون "الـ 10٪ الأخيرة" من المشكلة غالبًا هي الأصعب. **نبذة قصيرة** مُرَاد سمرتياب هو مهندس بحث في مختبر المركبات الذاتية (AVLab) في جامعة خليفة. يحمل درجة البكالوريوس في هندسة الحاسوب (2021) والماجستير في علوم الحاسوب (2023)، وكلاهما من جامعة خليفة. يتركز بحثه على الإدراك والتنبؤ للقيادة الذاتية، ولديه خبرة عملية في اندماج الليدار مع الكاميرا، وكشف الأجسام ثلاثية الأبعاد، وتتبع الكائنات المتعددة، والتنبؤ بالمسار. ### **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 تتمكن من استدلال 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 قائمة التدفقات النقدية — ليشكل بيئة اختبار شاملة للاستدلال الرمزي في السياقات المالية الحساسة. من خلال تفكيك المهام المعقدة إلى سلاسل استدلال منظمة، يُلقي الضوء على طريقة تفكير النماذج — وأين تفشل. كما سأعرض الاتجاهات المستقبلية في تطوير نماذج مالية تركز 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، وهو حاليًا يقود 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، ركزت أطروحته فيها على توليد القصص وتقييمها باستخدام النماذج اللغوية الكبيرة. ## ℹ️ ما الذي يمكن توقعه * **العروض:** عروض تقنية سهلة الفهم حول أحدث مواضيع التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي * **المجتمع:** فرصة للقاء الأقران من الأوساط الأكاديمية، والصناعة، وبحث وتطوير الحكومة * **المشروبات:** تُقدَّم من قبل مقهى كولناغو (شكرًا لرعاةنا) * **احضر معك:** الفضول، الأسئلة، وبطاقات العمل (إذا رغبت في بناء علاقات) ## 🎯 من يجب أن يشارك؟ * الباحثون والمهندسين في مجال التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي * علماء البيانات ومطوري البرمجيات * الطلاب والمهنيون المبتدئون المهتمون بالذكاء الاصطناعي التطبيقي * المهنيون في الصناعة الذين يستكشفون تطبيقات التعلم الآلي