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

**🚀 لقاء أبوظبي لتخصص تعلم الآلة – انطلاقة الموسم @ كافيه كولناغو** يسعدنا إعادة بدء **لقاء أبوظبي لتخصص تعلم الآلة** مع موسم جديد من المحاضرات والاجتماعات المجتمعية. هذه المرة، سنلتقي في **كافيه كولناغو في جزيرة الهديرية** — مكان واسع وترحيبي مثالي للعروض التقنية، وبناء العلاقات، وتناول المرطبات. يجمع 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 فقط مهتمًا بالذكاء الاصطناعي، فستجد شيئًا تستفيد منه وشخصًا تتواصل معه. ## 📅 تفاصيل الحدث * **التاريخ:** الخميس، 25 سبتمبر 2025 * **الوقت:** 6:00 مساءً – 9:00 مساءً * **الموقع:** كافيه كولناغو، جزيرة الهديرية، أبوظبي * **التسجيل:** مجاني (مطلوب التأكيد) (بحد أقصى 50 شخصًا) ## 📌 جدول الأعمال * **6:00 – 6:30 مساءً** → الوصول، التسجيل والتواصل الاجتماعي * **6:30 – 8:00 مساءً** → عروض تقنية (ثلاثة متحدثين) * **8:00 – 9:00 مساءً** → أسئلة وأجوبة، ومناقشة مفتوحة وتبادل اجتماعي غير رسمي **🎤 البرنامج** ### **المحاضرة 1: الحل الذي حصل على المركز الثاني في مسابقة كاجل: Jane Street للتنبؤ ببيانات السوق في الوقت الفعلي** **المتحدث:** باتريك يام (باحث كمي) **الملخص** تقدم هذه المحاضرة نهجًا شاملاً يوضح الحل الذي حصل على المركز الثاني في مسابقة كاجل "Jane Street للتنبؤ ببيانات السوق في الوقت الفعلي". تعكس مجموعة البيانات والإعداد الواقع الحقيقي لبناء النماذج الخاصة بالأسواق المالية الحديثة. سأشارك خط الإنتاج الكامل، وأسلط الضوء على النتائج المهمة المستخلصة من تطوير النماذج ضمن هذه الظروف. **نبذة قصيرة** باتريك يام هو باحث كمي وحاصل على لقب كبير الماسترز في مسابقات كاجل. حاصل على درجتي الماجستير في علوم البيانات والتحليل (جامعة كارديف، المملكة المتحدة) والهندسة النقل (جامعة هونغ كونغ). يتخصص باتريك في تعلم الآلة للتنبؤات المالية، ويملك 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** دفع تعلم الآلة تقدمًا كبيرًا في مجال إدراك القيادة الذاتية، بدءًا من اكتشاف الكائنات وتتبعها وصولاً إلى دمج الحساسات والتنبؤ. ومع ذلك، فإن النماذج التي تحقق أداءً متميزًا في المقاييس القياسية غالبًا ما تفشل في الظروف الواقعية. تستعرض هذه المحاضرة الفجوة بين البحث والمنتج في مجال إدراك القيادة الذاتية. سنغطي خط سير عملية الإدراك (الحساسات، الكشف، التتبع، الدمج)، ونسلط الضوء على التحديات مثل تحول 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 تحقيق "الـ 10٪ الأخيرة" في هذه المشكلة. **نبذة قصيرة** مُرَاد سمرتياب هو مهندس بحث في مختبر المركبات الذاتية (AVLab) في جامعة خليفة. حاصل على بكالوريوس في الهندسة الحاسوبية (2021) وماجستير في علوم الحاسوب (2023)، وكلا الشهادتين من جامعة خليفة. يتركز بحثه على الإدراك والتنبؤ في القيادة الذاتية، ولديه خبرة عملية في دمج بيانات ليزر الكاميرا، والكشف ثلاثي الأبعاد، وتتبع الكائنات المتعددة، والتنبؤ بالمسارات. ### **المحاضرة 3: FinChain وما 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 FinChain، وهو معيار رمزي جديد يقيّم قدرات النمذجة اللغوية الكبيرة على الاستدلال خطوة بخطوة في السيناريوهات المالية. ويغطي FinChain 54 موضوعًا متنوعًا — من حسابات الفوائد المركبة والضرائب إلى تحليل قائمة التدفق النقدي — ويوفّر بيئة اختبار شاملة للاستدلال الرمزي في السياقات المالية عالية الخطورة. من خلال تفكيك المهام المعقدة إلى سلاسل استدلال منظمة، يُلقي الضوء على طريقة تفكير النماذج — وأين تفشل. كما سأطرح اتجاهات مستقبلية لتطوير نماذج مالية تركّز على الاستدلال، وتتماشى بشكل أفضل مع توقعات البشر واحتياجات اتخاذ القرار في العالم الواقعي. **نبذة قصيرة** 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. نُشرت أعماله في أهم المؤتمرات في 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، وكان موضوع أطروحته يتعلق بتوليد القصص وتقييمها باستخدام النماذج اللغوية الكبيرة. ## ℹ️ ما الذي يمكن توقعه * **العروض:** محاضرات تقنية ولكنها سهلة الفهم حول أحدث المواضيع في تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي * **المجتمع:** فرصة للالتقاء بالأقران من الأوساط الأكاديمية، الصناعية، وبحث وتطوير الحكومة * **المرطبات:** تُقدَّم من قبل كافيه كولناغو (شكرًا لرعاةنا) * **احضر معك:** الفضول، الأسئلة، وبطاقات العمل (إن أردت التواصل) ## 🎯 من يجب أن يشارك؟ * الباحثون والمهندسين في تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي * علماء البيانات ومطوري البرمجيات * الطلاب والمهنيين المبتدئين المهتمين بالذكاء الاصطناعي التطبيقي * المهنيون في القطاعات الذين يستكشفون تطبيقات تعلم الآلة