[في الموقع] 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 الهدية**—موقعاً واسعاً ومرحباً مثالياً للعروض التقنية، وبناء العلاقات، والمشروبات المنعشة. يجمع هذا الحدث الباحثين والمتخصصين وهواة **تعلم الآلة، والذكاء الاصطناعي، وعلوم البيانات** من الأوساط الأكاديمية والصناعية ومختبرات الأبحاث المدعومة من الحكومة. سواء كنت طالباً أو مهندساً أو باحثاً أو مجرد شخص مهتم بالذكاء الاصطناعي، فستجد شيئاً لتتعلمه وشخصاً لتتواصل معه. ## 📅 تفاصيل الحدث * **التاريخ:** الخميس، 25 سبتمبر 2025 * **الوقت:** 6:00 مساءً – 9:00 مساءً * **المكان:** مقهى كولناغو، جزيرة الهدية، أبوظبي * **التسجيل:** مجاناً (يُشترط التأكيد على الحضور) (بحد أقصى 50 شخصاً) ## 📌 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، وتفاعل 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 منهجية شاملة من البداية إلى النهاية وراء حصولي على 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 التي توصلت إليها أثناء تطوير النماذج في هذه الظروف. **نبذة قصيرة** باتريك يام هو باحث كمي ومحترف كبير في مسابقات كاجل. يحمل درجتي الماجستير في علوم البيانات والتحليلات (جامعة كارديف، المملكة المتحدة) والهندسة النقلية (جامعة هونغ كونغ). يتخصص باتريك في تعلم الآلة للتنبؤ المالي، 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 تقدماً كبيراً في إدراك القيادة الذاتية، بدءاً من كشف الكائنات وتتبعها، وصولاً إلى دمج المستشعرات والتنبؤ. ومع ذلك، فإن النماذج التي تؤدي بشكل ممتاز في الاختبارات القياسية غالباً ما تفشل في الظروف الواقعية. تستعرض هذه المحاضرة الفجوة بين البحث والمنتج في إدراك القيادة الذاتية. سنغطي خط سير الإدراك (المستشعرات، الكشف، التتبع، الدمج)، ونسلط الضوء على التحديات بما في ذلك انتقال 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 كون "الـ 10٪ الأخيرة" من المشكلة هي في كثير من الأحيان الأصعب. **نبذة قصيرة** مُرَاد سمرتياب هو مهندس بحث في مختبر المركبات الذاتية (AVLab) في جامعة خليفة. يحمل 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 ثلاثي الأبعاد، وتتبع الكائنات المتعددة، والتنبؤ بالمسار. ### **المحاضرة 3: فينشين 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 فينشين، معياراً رمزياً جديداً يقيّم قدرات النمذجة اللغوية الكبيرة على التفكير خطوة بخطوة في السيناريوهات المالية. ويغطي فينشين 54 موضوعاً متنوعاً — من حسابات الفائدة المركبة والضرائب إلى تحليل بيانات التدفق النقدي — ليوفر بيئة اختبار شاملة للتفكير الرمزي في السياقات المالية ذات المخاطر العالية. ومن خلال تفكيك المهام المعقدة إلى سلاسل استدلال منظمة، يُلقي الضوء على طريقة تفكير النماذج — وأين تفشل. كما سأحدد الاتجاهات المستقبلية لتطوير نماذج مالية تركز على الاستدلال وتتماشى بشكل أفضل مع توقعات البشر واحتياجات اتخاذ القرار في العالم الواقعي. **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 مجال المعالجة اللغوية الطبيعية مثل ACL وEMNLP وNAACL، ويتولى حالياً مبادرات جديدة في مجال الاستدلال المالي والذكاء الاصطناعي متعدد اللغات. حصل زهوهان على درجة الدكتوراه في المعالجة اللغوية الطبيعية من جامعة ملبورن في ديسمبر 2024، حيث ركز أطروحته على توليد القصص وتقييمها باستخدام النماذج اللغوية الكبيرة.