[in-person] أبوظبي لقاء تعلم الآلة الموسم 6 الحلقة 1

**🚀 لقاء أبوظبي لتّعلُّم الآلة – انطلاقة الموسم @ كافيه كولناغو** يسعدنا استئناف **لقاء أبوظبي لتّعلُّم الآلة** مع موسم جديد من المحاضرات والتجمعات المجتمعية. هذه المرة، سنلتقي في **كافيه كولناغو في جزيرة الهضيريّة**—مكان واسع ومرحب مثالي للعروض التقنية، وبناء العلاقات، والمشروبات المنعشة. سيجمع هذا الحدث الباحثين والمتخصصين وهواة **تعلم الآلة، الذكاء الاصطناعي، وعلوم البيانات** من الأوساط الأكاديمية، الصناعية، ومختبرات البحث المدعومة من الحكومة. سواء كنت طالبًا أو مهندسًا أو باحثًا أو مجرد شخص مهتم بالذكاء الاصطناعي، فستجد شيئًا تستفيد منه وشخصًا تتواصل معه. ## 📅 تفاصيل الحدث * **التاريخ:** الخميس، 25 سبتمبر 2025 * **الوقت:** 6:00 مساءً – 9:00 مساءً * **المكان:** كافيه كولناغو، جزيرة الهضيريّة، أبوظبي * **التسجيل:** مجاني (يتطلب التأكيد) (بحد أقصى 50 شخصًا) ## 📌 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، وتبادل علاقات غير رسمي **🎤 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 الكامل، وأسلط الضوء على النتائج المهمة التي تم التوصل إليها أثناء تطوير النماذج في هذه الظروف. **نبذة قصيرة** باتريك يام هو باحث كمي وحاصل على لقب كبير أساتذة المسابقات في كاجل. يحمل درجتي الماجستير في علوم البيانات والتحليلات (جامعة كارديف، المملكة المتحدة) والهندسة النقلية (جامعة هونغ كونغ). يتخصص باتريك في تعلم الآلة للتنبؤات المالية، ولديه 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** دفع تعلم الآلة تقدمًا كبيرًا في مجال إدراك القيادة الذاتية، بدءًا من كشف الكائنات وتتبعها وصولاً إلى دمج المستشعرات والتنبؤ. ومع ذلك، فإن النماذج التي تحقق أداءً ممتازًا 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 انتقال 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) في جامعة خليفة. يحمل بكالوريوس في الهندسة الحاسوبية (2021) وماجستير 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، والتنبؤ بالمسارات. ### **المحاضرة 3: فينشين وخارجه: نحو استدلال مالي شفاف في الذكاء الاصطناعي** **المتحدث:** زهوهان شي، باحث في MBZUAI **الملخص** كيف يمكننا بناء أنظمة ذكاء اصطناعي تقوم بالاستدلال في المشكلات المالية بطريقة شفافة وقابلة للتدقيق؟ في هذه المحاضرة، سأقدم فينشين، وهو معيار رمزي جديد يقيّم قدرة النماذج اللغوية الكبيرة على الاستدلال خطوة بخطوة في السيناريوهات المالية. ويغطي فينشين 54 موضوعًا متنوعًا — من حسابات الفوائد المركبة والضرائب إلى تحليل قائمة التدفقات النقدية — ليوفر بيئة اختبار شاملة للاستدلال الرمزي في السياقات المالية عالية الخطورة. ومن خلال تفكيك المهام المعقدة إلى سلاسل استدلال منظمة، يُلقي الضوء على كيفية «تفكير» النماذج — وأين تفشل. كما سأوضح الاتجاهات المستقبلية لتطوير نماذج مالية تركّز 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 تم نشر أعماله في أهم المؤتمرات في مجال معالجة اللغة الطبيعية مثل ACL وEMNLP وNAACL، ويشغل حاليًا مناصب قيادية في مبادرات جديدة تتعلق بالاستدلال 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 ما الذي يمكن توقعه * **المحاضرات:** عروض تقنية لكنها مفهومة حول أحدث المواضيع في تعلم الآلة/الذكاء الاصطناعي * **المجتمع:** فرصة للقاء الزملاء من الأوساط الأكاديمية، الصناعية، ووحدات البحث والتطوير الحكومية * **المشروبات والوجبات الخفيفة:** يتم توفيرها من قبل كافيه كولناغو (شكرًا لرعاةنا) * **خذ معك:** الفضول، الأسئلة، وبطاقات العمل (إذا أردت التواصل) ## 🎯 من يجب أن يشارك؟ * الباحثون والمهندسين في تعلم الآلة/الذكاء الاصطناعي * علماء البيانات ومطوري البرمجيات * الطلاب والمهنيين المبتدئين المهتمين بالذكاء الاصطناعي التطبيقي * المهنيين في القطاع الذين يستكشفون تطبيقات تعلم الآلة