**🚀 لقاء أبوظبي لتعلم الآلة – انطلاقة الموسم @ مقهى كولناغو** نحن متحمسون لإعادة بدء **لقاء أبوظبي لتعلم الآلة** مع موسم جديد من المحاضرات والتجمعات المجتمعية. هذه المرة، سنلتقي في **مقهى كولناغو في جزيرة الهديريات**—وهو مكان واسع وترحيبي مثالي للعروض التقنية، وبناء العلاقات، والمشروبات المنعشة. يجمع هذا الحدث الباحثين والمتخصصين وهواة **تعلم الآلة، والذكاء الاصطناعي، وعلوم البيانات** من الأوساط الأكاديمية، والصناعية، 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 الهديريات، أبوظبي * **التسجيل:** مجانًا (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، وتبادل غير رسمي للعلاقات **🎤 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 منهجية شاملة من البداية إلى النهاية 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 الكامل، وأسلط الضوء على النتائج المثيرة للاهتمام 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 والتحليل (جامعة كارديف، المملكة المتحدة) والهندسة النقلية (جامعة هونغ كونغ). يتخصص باتريك في تعلم الآلة للتنبؤ المالي، ويمتلك خبرة في نمذجة السلاسل الزمنية، والتعلم العميق، ونُظم 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 اكتشاف الكائنات وتتبعها وصولاً إلى دمج الحساسات والتنبؤ. ومع ذلك، فإن النماذج التي تحقق أداءً ممتازًا في المعايير غالبًا ما تفشل في الظروف الواقعية. تستعرض هذه المحاضرة الفجوة بين البحث والمنتج في مجال إدراك القيادة الذاتية. سنتناول خط إنتاج الإدراك (الحساسات، الكشف، التتبع، الدمج) ونسلط الضوء على التحديات بما في ذلك الانزياح في المجال، المعايرة، الفجوة بين المحاكاة والواقع، ومقايضات الدقة مقابل الأداء في الوقت الفعلي. تم تصميم الجلسة لتزويد الحضور بفهم عام على مستوى عالٍ لإدراك القيادة الذاتية، بالإضافة إلى رؤى عملية حول سبب كون "الـ 10٪ الأخيرة" من المشكلة هي الأصعب غالبًا. **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)، وكلاهما من جامعة خليفة. يتركز بحثه على الإدراك والتنبؤ للقيادة الذاتية، ولديه خبرة عملية في دمج بيانات الليدار مع الكاميرا، والكشف ثلاثي الأبعاد، وتتبع الكائنات المتعددة، والتنبؤ بالمسار. 👉 سيتم الإعلان عن متحدثين وعروض إضافية قريبًا! ## ℹ️ ما الذي يمكن توقعه * **العروض:** محاضرات تقنية وسهلة الفهم حول أحدث موضوعات تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي * **المجتمع:** فرصة للقاء نظرائك من الأوساط الأكاديمية، والصناعية، وبحث وتطوير الحكومة * **المشروبات:** يوفرها مقهى كولناغو (شكرًا لرعاةنا) * **احضر معك:** الفضول، الأسئلة، وبطاقات العمل (إذا 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