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

**🚀 لقاء أبوظبي لتعلم الآلة – انطلاق الموسم @ مقهى كولناغو** يسعدنا إعادة إطلاق **لقاء أبوظبي لتعلم الآلة** مع موسم جديد من العروض التقديمية والتجمعات المجتمعية. هذه المرة، سنلتقي في **مقهى كولناغو في جزيرة الهضيريّات**، وهو مكان واسع وترحيبي، مثالي للعروض التقنية، وبناء العلاقات، والمشروبات الخفيفة. 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 للتواصل معه. ## 📅 تفاصيل الحدث * **التاريخ:** الخميس، 25 سبتمبر 2025 * **الوقت:** 6:00 مساءً – 9:00 مساءً * **المكان:** مقهى كولناغو، جزيرة الهضيريّات، أبوظبي * **التسجيل:** مجانًا (مطلوب التأكيد) (بحد أقصى 50 شخصًا) ## 📌 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، وعلاقات غير رسمية **🎤 البرنامج** ### **العرض 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** يعرض هذا العرض التقني المنهجية الشاملة وراء الحل الذي حصل على 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 مختصرة** باتريك يام هو باحث كمي وحائز على لقب بطل كبرى مسابقات كاجل. يحمل درجتي الماجستير في علوم البيانات والتحليلات (جامعة كارديف، المملكة المتحدة) والهندسة النقلية (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** حقق 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 الاختبارات القياسية غالبًا ما تفشل في الظروف الواقعية. يستعرض هذا العرض الفجوة بين البحث والمنتج في مجال إدراك القيادة الذاتية. سنتناول خط سير الإدراك (الحساسات، الكشف، التتبع، الدمج) ونسلط الضوء على التحديات مثل تحوّل 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 هذه المشكلة. **نبذة مختصرة** مُرَاد سمرتياب هو مهندس بحث في مختبر المركبات الذاتية (AVLab) بجامعة خليفة. يحمل بكالوريوس في هندسة الحاسوب (2021) وماجستير في علوم الحاسوب (2023)، وكلا الشهادتين من جامعة خليفة. يتركز بحثه على الإدراك والتنبؤ في القيادة الذاتية، وله خبرة عملية في دمج بيانات الليدار والكاميرا، وكشف الأجسام ثلاثية الأبعاد، وتتبع الكائنات المتعددة، والتنبؤ بالمسار. ### **العرض 3: فينشين و ما بعده: 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 تستطيع التفكير في المشكلات المالية بطريقة شفافة وقابلة للمراجعة؟ في هذا العرض، سأقدم فينشين، وهو معيار رمزي جديد لتقييم قدرات النمذجة اللغوية الكبيرة على الاستدلال خطوة بخطوة في السيناريوهات المالية. يغطي فينشين 54 موضوعًا متنوعًا — من حسابات الفائدة المركبة والضرائب إلى تحليل بيان التدفق النقدي — وهو بذلك يوفر بيئة اختبار شاملة للاستدلال الرمزي في السياقات المالية عالية المخاطر. من خلال تفكيك المهام المعقدة إلى سلاسل استدلال منظمة، يسلط الضوء على طريقة تفكير النماذج — وأين تفشل. سأعرض أيضًا الاتجاهات المستقبلية 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 برسلاف ناكوف. يتركز بحثه على الاستدلال في النماذج اللغوية الكبيرة، مع تطبيقات في الذكاء الاصطناعي المالي والتحقق من الحقائق. نُشرت أعماله في أهم المؤتمرات في مجال معالجة اللغة الطبيعية مثل ACL وEMNLP وNAACL، ويتولى حاليًا 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، وركّز أطروحته على توليد القصص وتقييمها باستخدام النماذج اللغوية الكبيرة. ## ℹ️ ما الذي يمكن توقعه * **عروض:** عروض تقنية ميسّرة حول أحدث المواضيع في تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي * **المجتمع:** فرصة للقاء الأقران من الأوساط الأكاديمية، والصناعة، وأبحاث المؤسسات الحكومية * **المشروبات والوجبات الخفيفة:** تُوفّر من قبل مقهى كولناغو (شكرًا لرعاةنا) * **احضر معك:** الفضول، الأسئلة، وبطاقات العمل (إذا رغبت في بناء علاقات) ## 🎯 من يجب أن يشارك؟ * الباحثون والمهندسين في مجال تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي * علماء البيانات ومطوري البرمجيات * الطلاب والمهنيين المبتدئين المهتمين بالذكاء الاصطناعي التطبيقي * المهنيون في الصناعة الذين يستكشفون تطبيقات تعلم الآلة