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

**🚀 لقاء أبو ظبي لتخصص تعلم الآلة – انطلاقة الموسم @ مقهى كولناغو** يسعدنا إعادة انطلاق **لقاء أبو ظبي لتخصص تعلم الآلة** مع موسم جديد من المحاضرات والاجتماعات المجتمعية. هذه المرة، سنلتقي في **مقهى كولناغو في جزيرة الهديريات** — مكان واسع وترحيبي مثالي للعروض التقنية، وبناء العلاقات، وتقديم المشروبات. سيجمع هذا الحدث الباحثين والمتخصصين وهواة **تعلم الآلة، 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 تتواصل معه. ## 📅 تفاصيل الحدث * **التاريخ:** الخميس، 25 سبتمبر 2025 * **الوقت:** 6:00 مساءً – 9:00 مساءً * **الموقع:** مقهى كولناغو، جزيرة الهديريات، أبو ظبي * **التسجيل:** مجاني (يُشترط التسجيل المسبق) (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 وتفاعل غير رسمي **🎤 البرنامج** ### العرض 1: *الحل الذي احتل المركز الثاني في مسابقة كاجل: التنبؤ ببيانات السوق في الوقت الفعلي من Jane Street* **المتحدث:** باتريك يام (باحث كمي) **الملخص** يعرض هذا الحديث النهج الشامل وراء الحل الذي احتل المركز الثاني في مسابقة كاجل Jane Street للتنبؤ ببيانات السوق في الوقت الفعلي. تعكس مجموعة البيانات والإعداد بدقة واقع بناء النماذج للأسواق المالية الحديثة. سأشارك خط الإنتاج بالكامل، وأسلط الضوء على النتائج المهمة المستخلصة من تطوير النماذج في هذه الظروف. **نبذة قصيرة** باتريك يام هو باحث كمي وحائز على لقب بطل كبرى مسابقات كاجل. يحمل درجتي الماجستير في علوم البيانات والتحليل (جامعة كارديف، المملكة المتحدة) والهندسة النقل (جامعة هونغ كونغ). يتخصص باتريك في تعلم الآلة للتنبؤ المالي، ويمتلك خبرة في نمذجة السلاسل الزمنية، والتعلم العميق، وأنظمة التنبؤ في الوقت الفعلي. وقد حصل على العديد من الميداليات الذهبية والفضية في مسابقات كاجل. ### العرض 2: *من المختبر إلى الطريق: التحديات في إدراك القيادة الذاتية* **المتحدث:** مُرَاد سمرتياب (مهندس بحث، مختبر المركبات الذاتية – جامعة خليفة) **الملخص** دفع تعلم الآلة تقدمًا كبيرًا في إدراك القيادة الذاتية، بدءًا من كشف الكائنات وتتبعها، وصولاً إلى دمج الحساسات والتنبؤ. ومع ذلك، فإن النماذج التي تحقق أداءً ممتازًا في المعايير غالبًا ما تفشل في الظروف الواقعية. يستعرض هذا الحديث الفجوة بين البحث والمنتج في مجال إدراك القيادة الذاتية. سنغطي خط إنتاج الإدراك (الحساسات، الكشف، التتبع، الدمج) ونسلط الضوء على التحديات بما في ذلك التحول في المجال، والمعايرة، والفجوة بين المحاكاة والواقع، ومقايضات الدقة مقابل الأداء في الوقت الفعلي. تم تصميم الجلسة لتزويد الحضور بفهم عام على مستوى عالٍ 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) في جامعة خليفة. يحمل بكالوريوس في الهندسة الحاسوبية (2021) وماجستير في علوم الحاسوب (2023)، وكلا الشهادتين من جامعة خليفة. يتركز بحثه على الإدراك والتنبؤ في القيادة الذاتية، ويتمتع بخبرة عملية في دمج بيانات ليزر الكاميرا، وكشف الأجسام ثلاثية الأبعاد، وتتبع الكائنات المتعددة، والتنبؤ بالمسارات. 👉 سيتم الإعلان عن عروض ومحادث إضافيين قريبًا! ## ℹ️ ما الذي يمكن توقعه * **العروض:** عروض تقنية سهلة الفهم حول أحدث مواضيع تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي * **المجتمع:** فرصة للالتقاء بالأقران من الأوساط الأكاديمية، والصناعة، وأبحاث الحكومة والتطوير * **المشروبات:** تُقدَّم من قبل مقهى كولناغو (شكرًا لرعاةنا) * **أحضر معك:** الفضول، الأسئلة، وبطاقات العمل (إذا أردت التواصل) ## 🎯 من يجب أن يشارك؟ * الباحثون والمهندسين في تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي * علماء البيانات ومطوري البرمجيات * الطلاب والمهنيين المبتدئين المهتمين بالذكاء الاصطناعي التطبيقي * المهنيين في الصناعة الذين يستكشفون تطبيقات تعلم الآلة