[بالحضور الشخصي] لقاء أبوظبي للتعلم الآلي الموسم 6 الحلقة 1

**🚀 لقاء أبوظبي للتعلم الآلي – انطلاقة الموسم @ مقهى كولناغو** يسعدنا استئناف **لقاء أبوظبي للتعلم الآلي** مع موسم جديد من المحاضرات والتجمعات المجتمعية. هذه المرة، سنلتقي في **مقهى كولناغو في جزيرة الهديريّة**—وهو مكان واسع ومرحب مثالي للعروض التقنية، وبناء العلاقات، والمشروبات المنعشة. سيجمع هذا الحدث الباحثين والمتخصصين وهواة **التعلم الآلي، والذكاء الاصطناعي، وعلوم البيانات** من الأوساط الأكاديمية، والصناعية، ومختبرات الأبحاث الداعمة من الحكومة. سواء كنت طالبًا أو مهندسًا أو باحثًا، أو مجرد شخص مهتم بالذكاء الاصطناعي، فستجد شيئًا لتتعلمه وشخصًا تتواصل معه. ## 📅 تفاصيل الحدث * **التاريخ:** الخميس، 25 سبتمبر 2025 * **الوقت:** 6:00 مساءً – 9:00 مساءً * **المكان:** مقهى كولناغو، جزيرة الهديريّة، أبوظبي * **التسجيل:** مجاني (مطلوب التأكيد على الحضور) (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** ### **المحاضرة 1: الحل الذي حصل على المركز الثاني في مسابقة كاجل: توقع بيانات السوق في الوقت الفعلي من Jane Street** **المتحدث:** باتريك يام (باحث كمي) **الملخص** تقدم هذه المحاضرة نهجًا شاملاً من البداية إلى النهاية حول الحل الذي احتل المركز الثاني في مسابقة كاجل Jane Street Real-Time Market Data Forecasting. تعكس مجموعة البيانات والإعداد بدقة واقع بناء النماذج للأسواق المالية الحديثة. سأشارك خط الإنتاج الكامل، وأسلط الضوء على النتائج المهمة التي تم التوصل إليها أثناء تطوير النماذج في هذه الظروف. **نبذة قصيرة** باتريك يام هو باحث كمي وحائز على لقب كبير أساتذة المسابقات في كاجل. يحمل درجتي الماجستير في علوم البيانات والتحليل (جامعة كارديف، المملكة المتحدة) والهندسة النقل (جامعة هونغ كونغ). يتخصص باتريك في التعلم الآلي للتنبؤات المالية، مع 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:** مراد سمرتاب (مهندس بحث، مختبر المركبات الذاتية – جامعة خليفة) **الملخص** دفع التعلم الآلي تقدمًا كبيرًا في مجال إدراك القيادة الذاتية، من اكتشاف الكائنات وتتبعها إلى دمج المستشعرات والتنبؤ بها. ومع ذلك، فإن النماذج التي تحقق أداءً ممتازًا في المقاييس القياسية غالبًا ما تفشل في الظروف الواقعية. تستعرض هذه المحاضرة الفجوة بين البحث والمنتج في مجال إدراك القيادة الذاتية. سنغطي خط إنتاج الإدراك (المستشعرات، الكشف، التتبع، الدمج)، ونسلط الضوء على التحديات مثل تحوّل المجال، المعايرة، فجوة المحاكاة مقابل الواقع، 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 قصيرة** مراد سمرتاب هو مهندس بحث في مختبر المركبات الذاتية (AVLab) بجامعة خليفة. يحمل بكالوريوس في الهندسة الحاسوبية (2021) وماجستير في علوم الحاسوب (2023)، وكلاهما من جامعة خليفة. يتركز بحثه على الإدراك والتنبؤ في القيادة الذاتية، ولديه خبرة عملية في دمج ليزر-كاميرا، واكتشاف الأجسام ثلاثية الأبعاد، وتتبع الكائنات المتعددة، وتوقع المسارات. ### **المحاضرة 3: فينشين وراءه: 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 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 بيان التدفق النقدي — مما يجعله بيئة اختبار شاملة للاستدلال الرمزي في السياقات المالية ذات المخاطر العالية. ومن خلال تفكيك المهام المعقدة إلى سلاسل استدلال منظمة، يُسلط الضوء على طريقة تفكير النماذج — وأين تفشل. كما سأوضح الاتجاهات المستقبلية في تطوير نماذج مالية تركّز على الاستدلال وتتماشى بشكل أفضل مع توقعات البشر واحتياجات اتخاذ القرار في العالم الحقيقي. **نبذة قصيرة** 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. وقد نُشرت أعماله في أبرز 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 ماذا تتوقع * **العروض:** محاضرات تقنية ولكنها ميسرة حول أحدث المواضيع في ML/AI * **المجتمع:** فرصة للقاء الأقران من الأوساط الأكاديمية، الصناعية، وأبحاث المؤسسات الحكومية * **المرافق:** تُوفرها مقهى كولناغو (شكرًا لرعاةنا) * **أحضر معك:** الفضول، الأسئلة، وبطاقات العمل (إذا رغبت في بناء علاقات) ## 🎯 من يجب أن يشارك؟ * الباحثون والمهندسين في مجال التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي * علماء البيانات ومطوري البرمجيات * الطلاب والمهنيين المبتدئين المهتمين بالذكاء الاصطناعي التطبيقي * المهنيون في القطاع الذين يستكشفون تطبيقات التعلم الآلي