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

**🚀 لقاء أبوظبي لتخصص تعلم الآلة – انطلاقة الموسم @ مقهى كولناغو** يسعدنا استئناف **لقاء أبوظبي لتخصص تعلم 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. سيجمع هذا الحدث الباحثين والمتخصصين وهواة **تعلم الآلة، الذكاء الاصطناعي، وعلوم البيانات** من الأوساط الأكاديمية، الصناعية، ومختبرات الأبحاث المدعومة من الحكومة. سواء كنت طالبًا أو مهندسًا أو باحثًا أو مجرد شخص مهتم بالذكاء الاصطناعي، فستجد شيئًا تستفيد منه 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 التأكيد على الحضور) (بحد أقصى 50 شخصًا) ## 📌 جدول الأعمال * **6:00 – 6:30 مساءً** → الوصول، التسجيل، وتبادل العلاقات * **6:30 – 8:00 مساءً** → عروض تقنية (3 محاضرين) * **8:00 – 9:00 مساءً** → أسئلة وأجوبة، مناقشة مفتوحة، وتبادل علاقات غير رسمي **🎤 البرنامج** ### **المحاضرة 1: الحل الذي حصل على المركز الثاني في مسابقة كاجل: تنبؤ بيانات السوق الفورية مع Jane Street** **المتحدث:** باتريك يام (باحث كمي) **الملخص** تقدم هذه المحاضرة نهجًا شاملاً من البداية إلى النهاية وراء الحل الذي حصل على المركز الثاني في مسابقة كاجل Jane Street Real-Time Market Data Forecasting. تعكس مجموعة البيانات والإعداد بشكل وثيق واقع بناء النماذج للأسواق المالية الحديثة. سأشارك خط الإنتاج الكامل، مع تسليط الضوء على النتائج المثيرة للاهتمام التي تم الحصول عليها أثناء تطوير النماذج ضمن هذه الشروط. **سيرة مختصرة** باتريك يام هو باحث كمي وحائز على لقب بطل كبير في 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، مع خبرة في نمذجة السلاسل الزمنية، والتعلم العميق، وأنظمة التنبؤ الفورية. وقد حصل على العديد من الميداليات الذهبية والفضية في مسابقات كاجل. ### **المحاضرة 2: من المختبر إلى الطريق: تحديات إدراك القيادة الذاتية** **المتحدث:** مُرَاد سمرتاب (مهندس بحث، مختبر المركبات الذاتية – جامعة خليفة) **الملخص** حقق تعلم الآلة تقدمًا كبيرًا في مجال إدراك القيادة الذاتية، بدءًا من اكتشاف الكائنات وتتبعها وصولاً إلى دمج المستشعرات والتنبؤ. ومع ذلك، فإن النماذج التي تحقق أداءً ممتازًا في الاختبارات غالبًا ما تفشل في ظروف العالم الحقيقي. تستعرض هذه المحاضرة الفجوة بين البحث والمنتج في مجال إدراك القيادة الذاتية. سنغطي خط سير الإدراك (المستشعرات، الكشف، التتبع، الدمج) ونتناول التحديات مثل التحول بين المجالات، المعايرة، فجوة المحاكاة مقابل الواقع، ومقايضات الدقة مقابل الأداء الفوري. تم تصميم الجلسة لتزويد الحضور بفهم عام لإدراك القيادة الذاتية، إلى جانب رؤى عملية حول سبب صعوبة "الـ 10٪ الأخيرة" من المشكلة. **سيرة مختصرة** مُرَاد 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، مع خبرة عملية في دمج بيانات الليدار والكاميرا، واكتشاف الكائنات ثلاثية الأبعاد، وتتبع الكائنات المتعددة، وتوقع المسارات. ### **المحاضرة 3: FinChain وما بعدها: نحو استدلال مالي شفاف في الذكاء الاصطناعي** **المتحدث:** زهوهان شي، باحث في MBZUAI **الملخص** كيف يمكننا بناء أنظمة ذكاء اصطناعي تستطيع حل المشكلات المالية بطريقة شفافة وقابلة للمراجعة؟ في هذه المحاضرة، سأقدم FinChain، وهو معيار رمزي جديد يقيّم قدرات النماذج اللغوية الكبيرة على الاستدلال خطوة بخطوة في السيناريوهات المالية. ويغطي FinChain 54 موضوعًا متنوعًا — من حسابات الفوائد المركبة والضرائب إلى تحليل بيانات التدفق النقدي — ليوفر بيئة اختبار شاملة للاستدلال الرمزي في السياقات المالية الحساسة. من خلال تفكيك المهام المعقدة إلى سلاسل استدلال منظمة، يُسلط الضوء على طريقة تفكير النماذج — وأين تفشل. كما سأحدد الاتجاهات المستقبلية لتطوير نماذج مالية تركّز على الاستدلال وتتماشى بشكل أفضل مع توقعات البشر واحتياجات اتخاذ القرار في العالم الحقيقي. **سيرة مختصرة** زهوهان شي هو باحث ما بعد الدكتوراه في MBZUAI، يعمل مع الأستاذ برسلاف ناكوف. يتركز بحثه على الاستدلال في النماذج اللغوية الكبيرة، مع تطبيقات في الذكاء الاصطناعي المالي وفحص الحقائق. وقد نُشرت أعماله في أهم مؤتمرات معالجة اللغة الطبيعية مثل ACL وEMNLP وNAACL، ويشغل حاليًا قيادة 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:** عروض تقنية لكنها سهلة الفهم حول أحدث مواضيع تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي * **المجتمع:** فرصة للقاء الزملاء من الأوساط الأكاديمية، الصناعية، وأبحاث المؤسسات الحكومية * **المشروبات والوجبات الخفيفة:** يتم توفيرها من قبل مقهى كولناغو (شكرًا لرعاةنا) * **أحضر معك:** الفضول، الأسئلة، وبطاقات العمل (إذا 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 العاملون في القطاعات الصناعية الذين يستكشفون تطبيقات تعلم الآلة