[شخصيًا] لقاء أبوظبي لتعلم الآلة الموسم 6 الحلقة 1

**🚀 لقاء أبوظبي لتعلم الآلة – انطلاقة الموسم @ مقهى كولناغو** يسعدنا إعادة بدء **لقاء أبوظبي لتعلم الآلة** مع موسم جديد من المحاضرات والتجمعات المجتمعية. هذه المرة، سنلتقي في **مقهى كولناغو في جزيرة الهديريّات**، وهو مكان واسع وترحيبي مثالي للعروض التقنية، وبناء العلاقات، والمشروبات الخفيفة. يجمع هذا الحدث الباحثين والمتخصصين وهواة **تعلم الآلة، الذكاء الاصطناعي، وعلوم البيانات** من الأوساط الأكاديمية، والصناعة، ومعامل الأبحاث المدعومة من الحكومة. سواء كنت طالبًا أو مهندسًا أو باحثًا أو فقط مهتمًا بالذكاء الاصطناعي، فستجد شيئًا لتتعلمه وشخصًا تتواصل معه. ## 📅 تفاصيل الحدث * **التاريخ:** الخميس، 25 سبتمبر 2025 * **الوقت:** 6:00 مساءً – 9:00 مساءً * **الموقع:** مقهى كولناغو، جزيرة الهديريّات، أبوظبي * **التسجيل:** مجاني (مطلوب التسجيل المسبق) (بحد أقصى 50 شخصًا) ## 📌 جدول الأعمال * **6:00 – 6:30 مساءً** → الوصول، التسجيل، وبناء العلاقات * **6:30 – 8:00 مساءً** → العروض التقنية (3 متحدثين) * **8:00 – 9:00 مساءً** → أسئلة وأجوبة، مناقشة مفتوحة، وتفاعل غير رسمي **🎤 البرنامج** ### **المحاضرة 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** تقدم هذه المحاضرة نهجًا شاملاً يوضح الحل الذي حصل على 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 أنابيب العمل 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 في مسابقات كاجل. يمتلك درجتي الماجستير في علوم البيانات والتحليل (جامعة كارديف، المملكة المتحدة) والهندسة النقلية (جامعة هونغ كونغ). يتخصص باتريك في تعلم الآلة للتنبؤات المالية، وله 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** لقد دفع تعلم الآلة تقدمًا كبيرًا في إدراك القيادة الذاتية، بدءًا من كشف الكائنات وتتبعها، وصولًا إلى دمج الحساسات والتنبؤ. ومع ذلك، فإن النماذج التي تحقق أداءً ممتازًا في المعايير المرجعية غالبًا ما تفشل في الظروف الواقعية. تستعرض هذه المحاضرة الفجوة بين البحث والمنتج في مجال إدراك القيادة الذاتية. سنتناول خط أنابيب 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 هذه الجلسة لتزويد الحضور بفهم عام لإدراك القيادة الذاتية، إلى جانب رؤى عملية حول سبب كون "الـ 10٪ الأخيرة" من المشكلة غالبًا هي الأصعب. **نبذة مختصرة** مُرَاد سمرتياب هو مهندس بحث في مختبر المركبات الذاتية (AVLab) بجامعة خليفة. يمتلك درجة البكالوريوس في هندسة الحاسوب (2021) والماجستير في علوم الحاسوب (2023)، وكلاهما من جامعة خليفة. يتركز بحثه على الإدراك والتنبؤ للقيادة الذاتية، ولديه خبرة عملية في دمج ليزر-كاميرا، وكشف الأجسام ثلاثية 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 للمراجعة؟ في هذه المحاضرة، سأقدم فينشين (FinChain)، وهو معيار رمزي جديد يقيّم قدرة النماذج اللغوية الكبيرة على الاستدلال خطوة بخطوة في السيناريوهات المالية. يغطي فينشين 54 موضوعًا متنوعًا — من حسابات الفائدة المركبة والضرائب إلى تحليل قائمة التدفقات النقدية — ويُعدّ منصة شاملة لاختبار الاستدلال الرمزي في السياقات المالية الحساسة. من خلال تفكيك المهام المعقدة إلى سلاسل استدلال منظمة، يُسلط الضوء على طريقة تفكير النماذج — وأين تفشل. كما سأعرض الاتجاهات المستقبلية لتطوير نماذج مالية تركز 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 أبرز المؤتمرات في معالجة اللغة الطبيعية مثل ACL و EMNLP و NAACL، 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 * **العروض:** عروض تقنية سهلة الفهم حول أحدث المواضيع في تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي * **المجتمع:** فرصة للقاء الأقران من الأوساط الأكاديمية، الصناعة، وأبحاث المؤسسات الحكومية * **المرطبات:** تُقدَّم من قبل مقهى كولناغو (شكرًا لرعاة الحدث) * **أحضر معك:** الفضول، الأسئلة، وبطاقات العمل (إن أردت التواصل) ## 🎯 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