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

**🚀 لقاء أبو ظبي لتخصص تعلم الآلة – انطلاقة الموسم @ مقهى كولناغو** يسعدنا استئناف **لقاء أبو ظبي لتخصص تعلم الآلة** مع موسم جديد من المحاضرات والتجمعات المجتمعية. هذه المرة، سنلتقي في **مقهى كولناغو في جزيرة الهضيريّات**، وهو مكان واسع وترحيبي، مثالي للعروض التقنية، وتمكين التواصل، وتوفير المشروبات. سيجمع هذا الحدث الباحثين والمتخصصين وهواة **تعلم الآلة، والذكاء 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 لتعلمِه وشخصًا للتواصل معه. ## 📅 تفاصيل الحدث * **التاريخ:** الخميس، 25 سبتمبر 2025 * **الوقت:** 6:00 مساءً – 9:00 مساءً * **الموقع:** مقهى كولناغو، جزيرة الهضيريّات، أبو ظبي * **التسجيل:** مجانًا (يُشترط التأكيد) (بحد أقصى 50 شخصًا) ## 📌 جدول الأعمال * **6:00 – 6:30 مساءً** → الوصول، التسجيل والتواصل * **6:30 – 8:00 مساءً** → عروض تقنية (3 متحدثين) * **8:00 – 9:00 مساءً** → أسئلة وأجوبة، مناقشة مفتوحة وتواصل غير رسمي **🎤 البرنامج** ### **المحاضرة 1: الحل الذي حصل على المركز الثاني في مسابقة كاجل: التنبؤ ببيانات السوق في الوقت الفعلي من جين ستريت** **المتحدث:** باتريك يام (باحث كمي) **الملخص** تقدم هذه المحاضرة نهجًا شاملاً من البداية إلى النهاية وراء حصولي على المركز الثاني في مسابقة كاجل "Jane Street Real-Time Market Data Forecasting". تعكس مجموعة البيانات والإعداد بدقة التحديات الواقعية لبناء نماذج للأسواق المالية الحديثة. سأشارك خط الإنتاج الكامل، مع تسليط الضوء على النتائج المهمة المستخلصة من تطوير النماذج في هذه الظروف. **نبذة قصيرة** باتريك يام هو باحث كمي وحائز على لقب كابتن كبار المتنافسين في مسابقات كاجل. يمتلك درجتي الماجستير في علوم البيانات والتحليلات (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:** مُراد سمرتياب (مهندس بحث، مختبر المركبات الذاتية – جامعة خليفة) **الملخص** حقق تعلم الآلة تقدمًا كبيرًا في إدراك القيادة الذاتية، بدءًا من اكتشاف الكائنات وتتبعها وصولاً إلى دمج المستشعرات والتنبؤ. ومع ذلك، فإن النماذج التي تؤدي بشكل ممتاز في الاختبارات 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 إلى 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 غالبًا هي الأصعب. **نبذة قصيرة** مُراد سمرتياب هو مهندس بحث في مختبر المركبات الذاتية (AVLab) بجامعة خليفة. يحمل بكالوريوس في هندسة الحاسوب (2021) وماجستير في علوم الحاسوب (2023)، كلاهما من جامعة خليفة. يتركز بحثه على الإدراك والتنبؤ للقيادة الذاتية، ولديه خبرة عملية في دمج بيانات الليدار مع الكاميرا، وكشف الكائنات ثلاثية الأبعاد، وتتبع الكائنات المتعددة، والتنبؤ بالمسار. ### **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 استنتاج الحلول للمشكلات المالية بطريقة شفافة وقابلة للتدقيق؟ في هذه المحاضرة، سأقدم FinChain، وهو معيار رمزي جديد يقيّم قدرات النماذج الكبيرة للغة على التفكير خطوة بخطوة في السيناريوهات المالية. يغطي FinChain 54 موضوعًا متنوعًا — من حسابات الفوائد المركبة والضرائب إلى تحليل قائمة التدفقات النقدية — ليوفر بيئة اختبار شاملة للتفكير الرمزي في السياقات المالية الحساسة. من خلال تفكيك المهام المعقدة إلى سلاسل تفكير منظمة، يُلقي 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 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 الكبيرة للغة، مع تطبيقات في الذكاء الاصطناعي المالي والتحقق من الحقائق. نُشرت أعماله في أبرز المؤتمرات في مجال 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، حيث ركّز أطروحته على توليد القصص وتقييمها باستخدام النماذج الكبيرة للغة. ## 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، والصناعة، وأبحاث الحكومة * **المشروبات:** تُقدَّم من قبل مقهى كولناغو (شكرًا لرعاةنا) * **أحضر معك:** الفضول، الأسئلة، وبطاقات العمل (إن رغبت بالتواصل) ## 🎯 من يجب أن يشارك؟ * الباحثون والمهندسين في تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي * علماء البيانات ومطوري البرمجيات * الطلاب والمهنيين المبتدئين المهتمين بالذكاء الاصطناعي التطبيقي * المهنيون في الصناعة الذين يستكشفون تطبيقات تعلم الآلة