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

**🚀 لقاء أبوظبي للتعلم الآلي – انطلاقة الموسم @ مقهى كولناغو** نحن متحمسون لإعادة بدء **لقاء أبوظبي للتعلم الآلي** مع موسم جديد من العروض التقديمية والتجمعات المجتمعية. هذه المرة، سنلتقي في **مقهى كولناغو في جزيرة الهدية** — وهو مكان واسع وترحيبي، مثالي للعروض التقنية والشبكات والتواصل مع المرطبات. يجمع هذا الحدث الباحثين والمتخصصين وهواة **التعلم الآلي، 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 * **المكان:** 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 * **6:30 – 8:00 مساءً** → عروض تقنية (3 محاضرين) * **8:00 – 9:00 مساءً** → أسئلة وأجوبة، مناقشة مفتوحة وتواصل غير رسمي **🎤 البرنامج** ### **المحاضرة 1: الحل الذي احتل 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 احتل المركز الثاني في مسابقة كاجل Jane Street للتنبؤ ببيانات السوق في الوقت الفعلي. تعكس مجموعة البيانات والإعداد بشكل وثيق واقع بناء النماذج للأسواق المالية الحديثة. سأشارك خط الإنتاج الكامل، وأسلط الضوء على النتائج المثيرة للاهتمام التي تم التوصل إليها أثناء تطوير النماذج ضمن هذه الظروف. **نبذة قصيرة** باتريك يام هو باحث كمي وحاصل على لقب بطل عالمي في مسابقات كاجل. حاصل على درجتي الماجستير في علوم البيانات والتحليلات (جامعة كارديف، المملكة المتحدة) وهندسة 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 سمرتب (مهندس بحث، مختبر المركبات الذاتية – جامعة خليفة) **الملخص** حقق التعلم الآلي تقدمًا كبيرًا في إدراك القيادة الذاتية، بدءًا من اكتشاف الكائنات وتتبعها وحتى دمج المستشعرات والتنبؤ. ومع ذلك، فإن النماذج التي تؤدي بشكل ممتاز في الاختبارات غالبًا ما تفشل في ظروف العالم الحقيقي. 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 الانتقال بين المجالات، المعايرة، فجوات المحاكاة مقابل الواقع، والتوازن بين الدقة والأداء في الوقت الفعلي. تم تصميم الجلسة لتزويد الحضور بفهم عام لمعرفة كيفية عمل الإدراك الذاتي، بالإضافة إلى رؤى عملية حول سبب كون "الـ 10٪ الأخيرة" من المشكلة هي الأصعب غالبًا. **نبذة قصيرة** مُرَاد سمرتب هو مهندس بحث في مختبر المركبات الذاتية (AVLab) بجامعة خليفة. حاصل على بكالوريوس في الهندسة الحاسوبية (2021) وماجستير في علوم الحاسوب (2023)، من جامعة خليفة. يتركز بحثه على الإدراك والتنبؤ في القيادة الذاتية، مع خبرة عملية في دمج بيانات ليزر الكاميرا، والكشف ثلاثي الأبعاد، وتتبع الكائنات المتعددة، والتنبؤ بالمسارات. ### **المحاضرة 3: فينشين و ما بعدها: نحو الاستدلال المالي الشفاف في الذكاء الاصطناعي** **المتحدث:** زهوهان شي، باحث في MBZUAI **الملخص** كيف يمكننا بناء أنظمة ذكاء اصطناعي تستطيع استخلاص حلول للمشكلات المالية بطريقة شفافة وقابلة للتدقيق؟ في هذه المحاضرة، سأقدم فينشين، وهي معيار رمزي جديد لتقييم قدرات النمذجة اللغوية الكبيرة على الاستدلال خطوة بخطوة في السيناريوهات المالية. ويغطي فينشين 54 موضوعًا متنوعًا — من حسابات الفوائد المركبة والضرائب إلى تحليل بيان التدفق النقدي — ليوفر بيئة اختبار شاملة للاستدلال الرمزي في السياقات المالية ذات المخاطر العالية. ومن خلال تفكيك المهام المعقدة إلى سلاسل استدلال منظمة، يسلط الضوء على الطريقة التي “يفكر” بها النموذج — وفيما تفشل فيه النماذج. كما سأوضح الاتجاهات المستقبلية في تطوير نماذج مالية تركز على الاستدلال وتتماشى بشكل أفضل مع توقعات البشر واحتياجات اتخاذ القرار في العالم الحقيقي. **نبذة قصيرة** زهوهان شي هو باحث ما بعد الدكتوراه في MBZUAI، يعمل مع البروفيسور برسلاف ناكوف. يتركز بحثه على الاستدلال في النماذج اللغوية الكبيرة، مع تطبيقات في الذكاء الاصطناعي المالي والتحقق من الحقائق. وقد نُشرت أعماله في أبرز المؤتمرات في مجال معالجة اللغة الطبيعية مثل ACL وEMNLP وNAACL، ويشغل حاليًا منصب قائد لمبادرات 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 ركزت أطروحته على توليد القصص وتقييمها باستخدام النماذج اللغوية الكبيرة. ## ℹ️ ماذا تتوقع * **العروض:** عروض تقنية ولكنها سهلة الفهم حول أحدث المواضيع في ML/AI * **المجتمع:** فرصة للقاء الأقران من الأوساط الأكاديمية والصناعية ووحدات البحث والتطوير الحكومية * **المرطبات:** تُقدَّم بواسطة مقهى كولناغو (شكرًا لرعاةنا) * **احضر معك:** الفضول، الأسئلة، وبطاقات العمل (إذا رغبت بالتواصل) ## 🎯 من يجب أن يشارك؟ * الباحثون والمهندسين في مجال ML/AI * علماء البيانات ومطوري البرمجيات * الطلاب والمهنيين المبتدئين المهتمين بالذكاء الاصطناعي التطبيقي * المهنيون في الصناعة الذين يستكشفون تطبيقات التعلم الآلي