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

**🚀 لقاء أبو ظبي لتكنولوجيا تعلم الآلة – افتتاح الموسم @ مقهى كولناغو** يسعدنا استئناف **لقاء أبو ظبي لتكنولوجيا تعلم الآلة** مع موسم جديد من المحاضرات والتجمعات المجتمعية. هذه المرة، سنلتقي في **مقهى كولناغو في جزيرة الهضيريّات**—موقعاً واسعاً ومرحّباً مثالياً للعروض التقنية، وبناء العلاقات، والمشروبات المنعشة. يجمع هذا الحدث الباحثين والمتخصصين وهواة **تعلم الآلة، والذكاء الاصطناعي، وعلوم البيانات** من الأوساط الأكاديمية، والصناعة، ومعامل الأبحاث المدعومة من الحكومة. سواء كنت طالباً، أو مهندساً، أو باحثاً، أو مجرد شخص مهتم بالذكاء الاصطناعي، فستجد شيئاً جديداً لتتعلمه وشخصاً للارتباط به. ## 📅 تفاصيل الحدث * **التاريخ:** الخميس، 25 سبتمبر 2025 * **الوقت:** 6:00 مساءً – 9:00 مساءً * **الموقع:** مقهى كولناغو، جزيرة الهضيريّات، أبو ظبي * **التسجيل:** مجاناً (مطلوب التأكيد) (بحد أقصى 50 شخصاً) ## 📌 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، وتبادل غير رسمي للعلاقات **🎤 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 نهجاً شاملاً يوضح الحل الذي احتل المركز الثاني في مسابقة كاجل "Jane Street Real-Time Market Data Forecasting". تعكس مجموعة البيانات والظروف الواقعية لبناء النماذج في الأسواق المالية الحديثة. سأشارك خط الإنتاج بالكامل، وأسلط الضوء على النتائج المثيرة للاهتمام التي تم التوصل إليها أثناء تطوير النماذج في هذه الظروف. **نبذة مختصرة** باتريك يام هو باحث كمي وحائز على لقب بطل كبار المتنافسين في مسابقات كاجل. حاصل على درجتي الماجستير في علوم البيانات والتحليلات (جامعة كارديف، المملكة المتحدة) والهندسة النقلية (جامعة هونغ كونغ). يتخصص باتريك في تعلم الآلة للتنبؤ المالي، 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 سمرتياب (مهندس بحث، مختبر المركبات الذاتية – جامعة خليفة) **الملخص** أدى التعلم الآلي إلى تقدّم كبير في إدراك القيادة الذاتية، بدءاً من كشف الكائنات وتتبعها، وصولاً إلى دمج المستشعرات والتنبؤ. ومع ذلك، فإن النماذج التي تحقق أداءً عالياً في المقاييس القياسية غالباً ما تفشل في الظروف الواقعية. تستعرض هذه المحاضرة الفجوة بين البحث والمنتج في مجال إدراك القيادة الذاتية. سنغطي خط سير الإدراك (المستشعرات، الكشف، التتبع، الدمج) ونسلط الضوء على التحديات مثل انحراف المجال، المعايرة، الفجوة بين المحاكاة والواقع، والتوازن بين الدقة والأداء في الوقت الفعلي. تم تصميم الجلسة لتزويد الحضور بفهم عام لإدراك القيادة الذاتية، إلى جانب رؤى عملية حول سبب صعوبة "الـ 10٪ الأخيرة" من المشكلة. **نبذة مختصرة** مُرَاد سمرتياب هو مهندس بحث في مختبر المركبات الذاتية (AVLab) في جامعة خليفة. حاصل على بكالوريوس في هندسة الحاسوب (2021) وماجستير في علوم الحاسوب (2023)، من جامعة خليفة. يتركز بحثه على الإدراك والتنبؤ للقيادة الذاتية، ولديه خبرة عملية في دمج ليزر-كاميرا، وكشف ثلاثي الأبعاد، وتتبع الكائنات المتعددة، وتوقع المسارات. ### **المحاضرة 3: فينشين وما بعده: نحو الاستدلال المالي الشفاف في الذكاء الاصطناعي** **المتحدث:** زهوهان شي، باحث في جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي (MBZUAI) **الملخص** كيف يمكننا بناء أنظمة ذكاء اصطناعي تستطيع حل المشكلات المالية بطريقة شفافة وقابلة للتدقيق؟ في هذه المحاضرة، سأقدم فينشين (FinChain)، وهو معيار رمزي جديد يقيّم قدرات النماذج الكبيرة للغة على الاستدلال خطوة بخطوة في السيناريوهات المالية. يغطي فينشين 54 موضوعاً متنوعاً — من حسابات الفوائد المركبة والضرائب إلى تحليل بيانات تدفق السيولة — ليشكل بيئة اختبار شاملة للتفكير الرمزي في السياقات المالية ذات المخاطر العالية. من خلال تفكيك المهام المعقدة إلى سلاسل استدلال منظمة، يلقي الضوء على طريقة تفكير النماذج — وأين تفشل. كما سأعرض الاتجاهات المستقبلية لتطوير نماذج مالية تركّز على الاستدلال وتتماشى 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 برسلاف ناكوف. يتركز بحثه على الاستدلال في النماذج الكبيرة للغة، مع تطبيقات في الذكاء الاصطناعي المالي والتحقق من الحقائق. نُشرت أعماله في أهم المؤتمرات في مجال معالجة اللغة الطبيعية مثل ACL وEMNLP وNAACL، ويتولى حالياً 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، ركّزت فيها أطروحته على توليد القصص وتقييمها باستخدام النماذج الكبيرة للغة.