[في الموقع] لقاء أبوظبي لتعلم الآلة الموسم 6 الحلقة 1

**🚀 لقاء أبوظبي لتعلم الآلة – انطلاق الموسم @ مقهى كولناجو** يسعدنا إعادة بدء **لقاء أبوظبي لتعلم الآلة** مع موسم جديد من المحاضرات والتجمعات المجتمعية. هذه المرة، سنلتقي في **مقهى كولناجو في جزيرة الهديريات** — وهو مكان واسع وترحيبي مثالي للعروض التقنية، وتمكين التواصل الشبكي، وتوفير 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 تستفيد منه وشخصًا تتواصل معه. ## 📅 تفاصيل الحدث * **التاريخ:** الخميس، 25 سبتمبر 2025 * **الوقت:** 6:00 مساءً – 9:00 مساءً * **المكان:** مقهى كولناجو، جزيرة الهديريات، أبوظبي * **التسجيل:** مجاني (يتطلب تأكيد الحضور) (بحد أقصى 50 شخصًا) ## 📌 جدول الأعمال * **6:00 – 6:30 مساءً** → الوصول، التسجيل والتواصل الشبكي * **6:30 – 8:00 مساءً** → عروض تقنية (3 متحدثين) * **8:00 – 9:00 مساءً** → أسئلة وأجوبة، مناقشة مفتوحة وتبادل تواصل غير رسمي **🎤 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 نهجًا شاملاً من البداية إلى النهاية وراء الحل الذي احتل المركز الثاني في مسابقة كاجل Jane Street للتنبؤ ببيانات السوق في الوقت الفعلي. تعكس مجموعة البيانات والإعداد بشكل وثيق واقع بناء النماذج للأسواق المالية الحديثة. سأشارك خط الإنتاج الكامل، وأسلط الضوء على النتائج المثيرة للاهتمام المستخلصة من تطوير النماذج في هذه الظروف. **نبذة مختصرة** باتريك يام هو باحث كمي ومحترف كبير في مسابقات كاجل. يحمل درجتي الماجستير في علوم البيانات والتحليل (جامعة كارديف، المملكة المتحدة) وهندسة النقل (جامعة هونغ كونغ). يتخصص باتريك في تعلم الآلة للتنبؤ المالي، مع خبرة في نمذجة السلاسل الزمنية، والتعلم العميق، ونظم 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** لقد دفع التعلم الآلي تقدمًا كبيرًا في إدراك القيادة الذاتية، بدءًا من كشف الكائنات وتتبعها، وصولاً إلى اندماج الحساسات والتنبؤ. ومع ذلك، فإن النماذج التي تؤدي بشكل ممتاز في الاختبارات غالبًا ما تفشل في الظروف الواقعية. تستعرض هذه المحاضرة الفجوة بين البحث والمنتج في مجال إدراك القيادة الذاتية. سنتناول خط سير الإدراك (الحساسات، الكشف، التتبع، الاندماج) ونسلط الضوء على التحديات بما في ذلك انحراف المجال، المعايرة، فجوة المحاكاة إلى الواقع، والتوازن بين الدقة والأداء في الوقت الفعلي. تم تصميم الجلسة لتزويد الحضور بفهم عام لمحة عن الإدراك الذاتي، إلى جانب رؤى عملية حول سبب كون "الـ 10٪ الأخيرة" من المشكلة هي غالبًا الأصعب. **نبذة مختصرة** مُرَاد سمرتياب هو مهندس بحث في مختبر المركبات الذاتية (AVLab) بجامعة خليفة. يحمل درجة البكالوريوس في هندسة الحاسوب (2021) والماجستير في علوم الحاسوب (2023)، وكلتاهما من جامعة خليفة. يتركز بحثه على الإدراك والتنبؤ في القيادة الذاتية، مع خبرة عملية في اندماج ليزر-كاميرا، وكشف ثلاثي 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 تستطيع التفكير في المشكلات المالية بطريقة شفافة وقابلة للتدقيق؟ في هذه المحاضرة، سأقدم فينشين، وهو معيار رمزي جديد لتقييم قدرات النمذجة 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 المخاطر. من خلال تفكيك المهام المعقدة إلى سلاسل استدلال منظمة، يسلط الضوء على طريقة تفكير النماذج — وأين تفشل. كما سأحدد الاتجاهات المستقبلية لتطوير نماذج مالية تركّز على الاستدلال وتتماشى بشكل أفضل مع توقعات البشر واحتياجات اتخاذ القرار في العالم الواقعي. **نبذة مختصرة** زهوهان شي 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. وقد نُشرت أعماله في أبرز المؤتمرات في معالجة اللغة الطبيعية مثل ACL وEMNLP وNAACL، ويجري حاليًا قيادة 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 ركز أطروحته على توليد القصص وتقييمها باستخدام النماذج اللغوية الكبيرة. ## ℹ️ ما الذي يمكن توقعه * **العروض:** عروض تقنية وسهلة الفهم حول أحدث المواضيع في تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي * **المجتمع:** فرصة للقاء الأقران من الأوساط الأكاديمية، والصناعة، وأبحاث المؤسسات الحكومية * **المشروبات:** تُقدَّم من قبل مقهى كولناجو (شكرًا لرعاةنا) * **أحضر:** فضولك، أسئلتك، وبطاقات العمل (إن رغبت في التواصل) ## 🎯 من يجب أن يشارك؟ * الباحثون والمهندسين في تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي * علماء البيانات ومطوري البرمجيات * الطلاب والمهنيون المبتدئون المهتمون بالذكاء الاصطناعي التطبيقي * المهنيون في الصناعة الذين يستكشفون تطبيقات تعلم الآلة