[in-person] لقاء أبوظبي للتعلم الآلي الموسم 6 الحلقة 1

**🚀 لقاء أبوظبي للتعلم الآلي – انطلاقة الموسم @ مقهى كولناغو** يسعدنا استئناف **لقاء أبوظبي للتعلم الآلي** مع موسم جديد من المحاضرات والتجمعات المجتمعية. هذه المرة، سنلتقي في **مقهى كولناغو في جزيرة الهضيريّات**، وهو مكان واسع وترحيبي، مثالي للعروض التقنية، وبناء العلاقات، والاستمتاع بالمشروبات. يجمع هذا الحدث الباحثين والمتخصصين وهواة **التعلم الآلي، والذكاء الاصطناعي، وعلوم البيانات** من الأوساط الأكاديمية، والصناعة، ومعامل 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 الهضيريّات، أبوظبي * **التسجيل:** مجاني (مطلوب التأكيد) (بحد أقصى 50 شخصًا) ## 📌 جدول الأعمال * **6:00 – 6:30 مساءً** → الوصول، التسجيل، وتبادل العلاقات * **6:30 – 8:00 مساءً** → عروض تقنية (ثلاثة متحدثين) * **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: التنبؤ ببيانات السوق في الوقت الفعلي من 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 بدقة واقع بناء النماذج للأسواق المالية الحديثة. سأشارك خط الإنتاج الكامل، مع تسليط الضوء على النتائج المثيرة التي تم التوصل إليها أثناء تطوير النماذج في هذه الظروف. **نبذة مختصرة** باتريك يام هو باحث كمي وحائز على لقب بطل عالمي في مسابقات كاجل. يمتلك درجتي الماجستير في علوم البيانات والتحليل (جامعة كارديف، المملكة المتحدة) والهندسة النقل (جامعة هونغ كونغ). يتخصص باتريك في التعلم الآلي للتنبؤات المالية، مع 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** دفع التعلم الآلي تقدمًا كبيرًا في مجال 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. سنتناول خط سير الإدراك (المستشعرات، الكشف، التتبع، الدمج)، ونسلط الضوء على التحديات مثل تحوّل المجال، المعايرة، الفجوة بين المحاكاة والواقع، والتوازن بين الدقة والأداء في الوقت الفعلي. تم تصميم الجلسة لتزويد الحضور بفهم عام لإدراك القيادة الذاتية، إلى جانب رؤى عملية حول سبب صعوبة "الـ 10٪ الأخيرة" من المشكلة. **نبذة مختصرة** مُرَاد سمرتياب هو مهندس بحث في مختبر المركبات الذاتية (AVLab) بجامعة خليفة. يحمل درجة البكالوريوس في هندسة الحاسوب (2021) والماجستير في علوم الحاسوب (2023)، وكلاهما من جامعة خليفة. تتمحور أبحاثه حول الإدراك والتنبؤ في القيادة الذاتية، مع خبرة عملية في دمج ليزر-كاميرا، وكشف ثلاثي 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 التفكير في المشكلات المالية بطريقة شفافة وقابلة للتدقيق؟ في هذه المحاضرة، سأقدم "فينشين"، معيارًا رمزيًا جديدًا يقيّم قدرات النماذج اللغوية الكبيرة على التفكير خطوة بخطوة في السيناريوهات المالية. يغطي فينشين 54 موضوعًا متنوعًا — من حسابات الفوائد المركبة والضرائب إلى تحليل بيانات التدفق النقدي — ليوفر بيئة اختبار شاملة للتفكير الرمزي في السياقات المالية الحساسة. من خلال تفكيك المهام المعقدة إلى سلاسل تفكير منظمة، يسلط الضوء على طريقة تفكير النماذج — وأين تفشل. كما سأعرض الاتجاهات المستقبلية لتطوير نماذج مالية تركّز على التفكير، وتتماشى 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. تتمحور أبحاثه حول التفكير في النماذج اللغوية الكبيرة، مع تطبيقات في الذكاء الاصطناعي المالي والتحقق من الحقائق. نُشرت أعماله في أبرز المؤتمرات في معالجة اللغة الطبيعية مثل ACL وEMNLP وNAACL، ويشغل حاليًا منصب قائد لمبادرات 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 اللغوية الكبيرة. ## ℹ️ ما الذي يمكن توقعه * **العروض:** محاضرات تقنية وسهلة الفهم حول أحدث المواضيع في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي * **المجتمع:** فرصة للقاء أقرانك من الأوساط الأكاديمية، والصناعة، ووحدات البحث والتطوير الحكومية * **المرافق:** تُقدَّم من قبل مقهى كولناغو (شكرًا لرعاةنا) * **أحضر معك:** الفضول، الأسئلة، وبطاقات العمل (إذا رغبت في بناء علاقات) ## 🎯 من يجب أن يشارك؟ * الباحثون والمهندسين في مجال التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي * علماء البيانات ومطوري البرمجيات * الطلاب والمهنيين في بداية مسيرتهم المهنية والمهتمين بالذكاء الاصطناعي التطبيقي * المهنيون في الصناعة الذين يستكشفون تطبيقات التعلم الآلي