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

**🚀 لقاء أبوظبي للتعلم الآلي – انطلاقة الموسم @ مقهى كولناغو** يسعدنا استئناف **لقاء أبوظبي للتعلم الآلي** مع موسم جديد من المحاضرات والتجمعات المجتمعية. هذه المرة، سنلتقي في **مقهى كولناغو في جزيرة الهضيريّة**—مكان واسع وترحيبي مثالي للعروض التقنية، وبناء العلاقات، والمشروبات الخفيفة. يجمع هذا الحدث الباحثين والمتخصصين وهواة مجالات **التعلم الآلي، الذكاء الاصطناعي، وعلوم البيانات** من الأوساط الأكاديمية، الصناعية، ومختبرات البحث الداعمة من قبل 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 الهضيريّة، أبوظبي * **التسجيل:** مجاني (مطلوب التأكيد عبر RSVP) (بحد أقصى 50 مشاركًا) ## 📌 جدول الأعمال * **6:00 – 6:30 مساءً** → الوصول، التسجيل، وتبادل العلاقات * **6:30 – 8:00 مساءً** → عروض تقنية (3 محاضرين) * **8:00 – 9:00 مساءً** → أسئلة وأجوبة، مناقشة مفتوحة، وتفاعل 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 يوضح 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 الكامل وأسلط الضوء على النتائج المهمة المستخلصة من تطوير النماذج ضمن هذه الظروف. **نبذة مختصرة** باتريك يام هو باحث كمي وحاصل على لقب بطل رئيسي في مسابقات كاجل. يمتلك درجتي الماجستير في علوم البيانات والتحليل (جامعة كارديف، المملكة المتحدة) وفي هندسة النقل (جامعة هونغ كونغ). يتخصص باتريك في التعلم الآلي للتنبؤات المالية، ويملك خبرة في نمذجة السلاسل الزمنية، والتعلم العميق، وأنظمة التنبؤ في الوقت الفعلي. كما حصل على العديد من الميداليات الذهبية والفضية في مسابقات كاجل. ### **المحاضرة 2: من المختبر إلى الطريق: تحديات إدراك القيادة الذاتية** **المتحدث:** مُرَاد سمرتب (مهندس بحث، مختبر المركبات الذاتية – جامعة خليفة) **الملخص** دفع التعلم الآلي تقدمًا كبيرًا في مجال إدراك القيادة الذاتية، بدءًا من اكتشاف الكائنات وتتبعها وحتى دمج المستشعرات والتنبؤ. ومع ذلك، فإن النماذج التي تحقق أداءً ممتازًا في الاختبارات غالبًا ما تفشل في الظروف الواقعية. تستعرض هذه المحاضرة الفجوة بين البحث والمنتج في إدراك القيادة الذاتية. سنتناول خط إنتاج الإدراك (المستشعرات، الكشف، التتبع، الدمج) ونسلط الضوء على التحديات مثل تغير المجال، المعايرة، الفجوة بين المحاكاة والواقع، والتوازن بين الدقة والأداء في الوقت الفعلي. تم تصميم الجلسة لتزويد الحضور بفهم عام لإدراك القيادة الذاتية وبصائر عملية حول سبب صعوبة «الـ 10٪ الأخيرة» من المشكلة. **نبذة مختصرة** مُرَاد سمرتب 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 في القيادة الذاتية، ولديه خبرة عملية في دمج بيانات الليدار والكاميرا، وكشف الأجسام ثلاثية 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 تقوم بالاستدلال حول المشكلات المالية بطريقة شفافة وقابلة للتدقيق؟ في هذه المحاضرة، سأقدم فينشين (FinChain)، وهي معيار رمزي جديد يقيّم قدرات النماذج اللغوية الكبيرة على الاستدلال خطوة بخطوة في السيناريوهات المالية. ويغطي هذا المعيار 54 موضوعًا متنوعًا — من حسابات الفوائد المركبة والضرائب إلى تحليل قائمة التدفق النقدي — ليشكّل بيئة اختبار شاملة للتفكير الرمزي في السياقات المالية ذات المخاطر العالية. ومن خلال تفكيك المهام المعقدة إلى سلاسل استدلال منظمة، يسلط هذا المعيار الضوء على طريقة تفكير النماذج — وأين تفشل. كما سأطرح اتجاهات مستقبلية لتطوير نماذج مالية تركّز على الاستدلال وتوائم بشكل أفضل مع توقعات البشر واحتياجات اتخاذ القرار في العالم الواقعي. **نبذة مختصرة** 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 تم نشر أعماله في أهم 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، حيث ركّز أطروحته على توليد القصص وتقييمها باستخدام النماذج اللغوية الكبيرة. ## ℹ️ ماذا تتوقع * **المحاضرات:** عروض تقنية لكنها سهلة الفهم حول أحدث مواضيع التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي * **المجتمع:** فرصة للقاء الأقران من الأوساط الأكاديمية، الصناعية، وبحث وتطوير الجهات الحكومية * **المشروبات الخفيفة:** يتم توفيرها من قبل مقهى كولناغو (شكرًا لرعاةنا) * **ما يجب إحضاره:** الفضول، الأسئلة، وبطاقات العمل (إن رغبت في التواصل) ## 🎯 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 القطاع الذين يستكشفون تطبيقات التعلم الآلي