رئيس الجامعة زميلاً لمعهد الإحصاء الرياضي للعام 2023

Thursday, May 04, 2023

تم اختيار البروفيسور إريك زينغ، رئيس جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي والأستاذ المحاضر فيها، زميلاً لمعهد الإحصاء الرياضي. وقد تلقى زينغ هذا التكريم تقديراً “لمساهماته الرائدة في البحوث في مجالي الإحصاء وتعلّم الآلة، فضلاً عن ريادة الأعمال في مجال الذكاء الاصطناعي، والقيادة في قطاع تعليم الذكاء الاصطناعي”، وذلك وفق ما ورد عبر الموقع الإلكتروني الرسمي لمعهد الإحصاء الرياضي. يُذكر أن المعهد سيكرم زملاء العام 2023 في إطار حفل الجوائز السنوي الذي يلقي فيه رئيس المعهد خطابه، وذلك في الاجتماعات الإحصائية المشتركة التي ستُعقد في تورونتو في شهر أغسطس المقبل.

يُذكر أن معهد الإحصاء الرياضي هو منظمة أمريكية غير ربحية تأسست عام 1935 بهدف تعزيز “تطوير الإحصاء والاحتمالات على الصعيدين النظري والعملي، ونشرهما”، وفقًا لموقع المعهد الإلكتروني. وفي العام 1930، أطلق هاري كارفر، البروفيسور في جامعة ميشيغان، نشرة الإحصاء الرياضي، والتي أدت في النهاية إلى تأسيس المعهد.

هذا وهنأ المعهد زملاء العام 2023 عبر بيان قصير أعرب فيه عن “الفخر بتعيين زملاء المعهد على مدى أكثر من 85 عاماً”، موضحاً أن “كل زميل تميّز في بحوث الإحصاء والاحتمالات وبرهن عن مهارات قيادية أثرت بشكل كبير في مجال الرياضيات.”

أخبار ذات صلة

thumbnail
Thursday, January 23, 2025

توقع إنتاج المحاصيل في ظل التغيرات المناخية والأحوال الجوية الاستثنائية

الدكتور فخري كراي يسهم في تطوير نموذج إحصائي جديد قد يساعد في تحسين مستويات الاستدامة وجودة النظم.....

  1. التوقعات ,
  2. الغداء ,
  3. البيئة ,
  4. المناخ ,
  5. الإحصائيات ,
  6. الاستدامة ,
  7. تعلّم الآلة ,
اقرأ المزيد
thumbnail
Wednesday, December 25, 2024

مبادئ تعلم الآلة 101

خوارزميات تعَلُمِ الآلة – نُظم قادرة على اتخاذ القرارات أو تقديم التوقعات من خلال تحليل مجموعات ضخمة.....

  1. البحوث ,
  2. التنبؤ ,
  3. التعلم العميق ,
  4. الخوارزميات ,
  5. تعلّم الآلة ,
اقرأ المزيد
thumbnail
Monday, December 16, 2024

مجموعة بيانات جديدة لتحسين أداء النماذج اللغوية الكبيرة متعددة الوسائط

فريق باحثي يطور مجموعات بيانات لتحسين أداء النماذج اللغوية الكبيرة متعددة الوسائط في تحليل صفحات الإنترنت وإنشاء.....

  1. كود ,
  2. ضبط التعليمات ,
  3. متعدد الوسائط ,
  4. مجموعة البيانات ,
  5. النماذج اللغوية الكبيرة ,
  6. neurips ,
  7. المؤتمرات ,
  8. تعلّم الآلة ,
اقرأ المزيد