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

**🚀 لقاء أبوظبي للتعلم الآلي – انطلاق الموسم @ مقهى كولناغو** يسعدنا استئناف **لقاء أبوظبي للتعلم الآلي** مع موسم جديد من المحاضرات والتجمعات المجتمعية. هذه المرة، سنلتقي في **مقهى كولناغو في جزيرة الهدية**—محلًا واسعًا ومرحبًا مثاليًا للعروض التقنية، وبناء العلاقات، والمشروبات. يجمع هذا الحدث الباحثين والمتخصصين وهواة مجالات **التعلم الآلي، والذكاء الاصطناعي، وعلوم البيانات** من الأوساط الأكاديمية، والصناعة، ومعامل البحث 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 * **المكان:** مقهى كولناغو، جزيرة الهدية، أبوظبي * **التسجيل:** مجاني (مطلوب التأكيد) (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، وعلاقات غير رسمية **🎤 البرنامج** ### **المحاضرة 1: الحل الذي احتل المركز الثاني في مسابقة كاجل: التنبؤ ببيانات السوق الفعلية من Jane Street** **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 واقع بناء النماذج للأسواق المالية الحديثة. سأشارك خط الإنتاج الكامل، مع تسليط الضوء على النتائج المهمة المستخلصة من تطوير النماذج ضمن هذه الشروط. **نبذة قصيرة** باتريك يام هو باحث كمي ومحترف كبير في مسابقات كاجل. حاصل على درجتي الماجستير في علوم البيانات والتحليل (جامعة كارديف، المملكة المتحدة) وهندسة النقل (جامعة هونغ كونغ). يتخصص باتريك في التعلم الآلي للتنبؤات المالية، ولديه خبرة في نمذجة السلاسل الزمنية، والتعلم العميق، وأنظمة التنبؤ في الوقت الفعلي. وقد حصل على عدة ميداليات ذهبية وفضية في مسابقات كاجل. ### **المحاضرة 2: من المختبر إلى الطريق: التحديات في إدراك القيادة الذاتية** **المتحدث:** مراد سمريتاب (مهندس بحث، مختبر المركبات الذاتية – جامعة خليفة) **الملخص** حقق التعلم الآلي تقدمًا كبيرًا في إدراك القيادة الذاتية، بدءًا من اكتشاف الكائنات وتتبعها، وصولاً إلى دمج الحساسات 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 (الحساسات، الكشف، التتبع، الدمج)، ونسلط الضوء على التحديات مثل الانحراف عن المجال، المعايرة، فجوة المحاكاة مقابل الواقع، والتوازن بين الدقة والأداء في الوقت الفعلي. تم تصميم الجلسة لتزويد الحضور بفهم عام لإدراك القيادة الذاتية، بالإضافة إلى رؤى عملية حول سبب صعوبة "الـ 10٪ الأخيرة" من المشكلة. **نبذة قصيرة** مراد سمريتاب هو مهندس بحث في مختبر المركبات الذاتية (AVLab) في جامعة خليفة. حاصل على بكالوريوس في هندسة الحاسوب (2021) وماجستير في علوم الحاسوب (2023)، وكلاهما من جامعة خليفة. يتركز بحثه على الإدراك والتنبؤ في القيادة الذاتية، ولديه خبرة عملية في دمج بيانات الليدار والكاميرا، وكشف الأجسام ثلاثية الأبعاد، وتتبع الكائنات المتعددة، والتنبؤ بالمسارات. ### **المحاضرة 3: FinChain وما بعدها: نحو الاستدلال المالي الشفاف في الذكاء الاصطناعي** **المتحدث:** زهوهان شي، باحث في MBZUAI **الملخص** كيف يمكننا بناء أنظمة ذكاء اصطناعي تقوم بالاستدلال في المسائل المالية بطريقة شفافة وقابلة للمراجعة؟ في هذه المحاضرة، سأقدم FinChain، وهو معيار رمزي جديد يقيم قدرات النماذج اللغوية الكبيرة على الاستدلال خطوة بخطوة في السيناريوهات المالية. ويغطي FinChain 54 موضوعًا متنوعًا — من حسابات الفوائد المركبة والضرائب إلى تحليل قائمة التدفق النقدي — ليشكل بيئة اختبار شاملة للاستدلال الرمزي في السياقات المالية عالية الخطورة. ومن خلال تفكيك المهام المعقدة إلى سلاسل استدلال منظمة، يُسلط الضوء على طريقة تفكير النماذج — وأين تفشل. كما سأوضح 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 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 أهم المؤتمرات في مجال 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، ركّزت فيها أطروحته على توليد القصص وتقييمها باستخدام النماذج اللغوية الكبيرة. ## ℹ️ ماذا تتوقع * **العروض:** محاضرات تقنية ولكنها سهلة الفهم حول أحدث المواضيع في ML/الذكاء الاصطناعي * **المجتمع:** فرصة للتواصل مع أقرانك من الأوساط الأكاديمية، الصناعة، وأبحاث الحكومة * **المشروبات:** تُقدَّم من قبل مقهى كولناغو (شكرًا لرعاةنا) * **أحضر:** فضولك، أسئلتك، وبطاقات العمل (إذا رغبت في التواصل) ## 🎯 من يجب أن يشارك؟ * الباحثون والمهندسين في مجال التعلم الآلي / الذكاء الاصطناعي * علماء البيانات ومطوري البرمجيات * الطلاب والمهنيين المبتدئين المهتمين بالذكاء الاصطناعي التطبيقي * المهنيون في القطاعات الذين يستكشفون تطبيقات التعلم الآلي