قسم تعلم الآلة

قسم تعلم الآلة

يعمل الباحثون في مجال تعلّم الآلة في جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي على البحث في تطوير خوارزميات قادرة على تحسين الإدراك والتصور والعمل الآلي، ضمن إطار يكتسبون فيه اكتساب الخبرة من خلال الملاحظة.

ويركز باحثونا على الأبحاث الأساسية والتطبيقية في مجال تعلّم الآلة. وهو ما يمكن توظيفه في العديد من التطبيقات المؤسسية (مثل تحليلات الأعمال وذكاء الأعمال)، وأبحاث الويب الفعّالة، والروبوتية، والمدن الذكية وفهم الخارطة الجينية البشرية.

بالتالي، يحظى طلابنا، بإشراف أعضاء هيئتنا التدريسية عالمية المستوى، بتجربة عملية واستثنائية تتضمن تطوير الخوارزميات بالنسبة لمجموعة بيانات حقيقية ومعقدة، وتقييمها.

في هذا الإطار، تقدم الجامعة برامج دكتوراه وماجستير ذات مقررات ومخرجات متطورة في مجال تعلم الآلة.

رسالة رئيس القسم

يركز قسم تعلم الآلة في جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي على توفير خدمات تعليمية عالمية المستوى. وانطلاقاً من المبادئ الأساسية ووصولاً إلى التطبيقات المتقدمة، يتيح نموذجنا التعليمي، القائم على البحوث، للطلاب إمكانية اختبار المفاهيم النظرية تحت إشراف أهم باحثي الذكاء الاصطناعي، فيما يحاولون معالجة مشكلات واقعية وتحقيق نتائج مجدية.

وتشمل مهام قسم تعلم الآلة الانخراط في بحوث في هذا المجال عبر تعريف أعضاء الهيئة التدريسية الخبراء والكادر البحثي والطلاب بالمشكلات التي يواجهها الشركاء العاملين في القطاع، ورعاية أبحاثهم. ونحن نوظف هذه العلاقات لضمان وصول جميع الباحثين إلى أحدث التقنيات والمشكلات الناشئة والحلول. ويتجلى أحد أهدافنا الرئيسية في ابتكار حلول وتكنولوجيا غير مسبوقة مدعومة بالذكاء الاصطناعي لاستكشاف آفاق العلوم في مختلف المجالات.

 

department-chair

كون زانغ

أستاذ ورئيس قسم تعلم الآلة بالإنابة ومدير مركز الذكاء الاصطناعي التكاملي

"يتجلى أحد أهدافنا الرئيسية في ابتكار حلول وتكنولوجيا غير مسبوقة مدعومة بالذكاء الاصطناعي لاستكشاف آفاق العلوم في مختلف المجالات".

ولا بد لي في النهاية من الإشارة إلى أنني ملتزم بترسيخ مكانة قسم تعلم الآلة كمركز رئيسي للخبرات والحلول ذات الصلة بتعلم الآلة، ليس على مستوى المنطقة فحسب بل على مستوى العالم أجمع. ويتجلى ذلك من خلال تبني المفاهيم الناشئة وتطبيق الخوارزميات المستدامة على المشكلات التي نواجهها بغية تعزيز جهودنا وتوظيف الذكاء الاصطناعي بما يصب في مصلحتنا جميعاً.

كون زانغ

السيرة الذاتية

أعضاء الهيئة التدريسية لقسم الرؤية الحاسوبية

faculty_member

كون زانغ

أستاذ ورئيس قسم تعلم الآلة بالإنابة ومدير مركز الذكاء الاصطناعي التكاملي

السيرة الذاتية
faculty_member

مارتن تاكاش

أستاذ مشارك في قسم تعلم الآلة

السيرة الذاتية
faculty_member

محسن جيزاني

بروفيسور في قسم تعلم الآلة

السيرة الذاتية
faculty_member

فخري كراي

بروفيسور في قسم تعلم الآلة

السيرة الذاتية
faculty_member

لي سونغ

أستاذ ورئيس قسم تعلم الآلة

السيرة الذاتية
faculty_member

بن غو

أستاذ مساعد في قسم تعلم الآلة

السيرة الذاتية
faculty_member

شيرونغ هو

أستاذ مساعد في قسم تعلم الآلة

السيرة الذاتية
faculty_member

سامويل هورفاث

أستاذ مساعد في قسم تعلّم الآلة

السيرة الذاتية
faculty_member

سالم لحلو

أستاذ مساعد في قسم تعلم الآلة

السيرة الذاتية
faculty_member

ماكسيم بانوف

أستاذ مساعد في قسم تعلم الآلة

السيرة الذاتية
faculty_member

زهيكيانغ شين

أستاذ مساعد في قسم تعلم الآلة

السيرة الذاتية
faculty_member

برانيث فيباكوما

أستاذ مساعد في قسم تعلم الآلة

السيرة الذاتية
faculty_member

غس شا

أستاذ مساعد في قسم تعلم الآلة

السيرة الذاتية
faculty_member

إريك مولينز

أستاذ متعاون في قسم تعلم الآلة

السيرة الذاتية
faculty_member

ميكاليس فازرجيانيس

أستاذ متعاون في قسم تعلم الآلة

السيرة الذاتية
faculty_member

بينغتاو زي

أستاذ مساعد متعاون في قسم تعلم الآلة

السيرة الذاتية
faculty_member

سي-جين لين

أستاذ منتسب في قسم تعلم الآلة

السيرة الذاتية
faculty_member

مينمينغ غونغ

أستاذ مشارك منتسب في قسم تعلم الآلة

السيرة الذاتية
faculty_member

تونغليانغ ليو

أستاذ مشارك منتسب في قسم تعلم الآلة

السيرة الذاتية

المشاريع

مراكز البحوث

مركز الذكاء الاصطناعي التكاملي (CIAI)

أخبار ذات صلة

news-image
Wednesday, December 25, 2024

مبادئ تعلم الآلة 101

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

مجموعة بيانات جديدة لتحسين أداء النماذج اللغوية الكبيرة متعددة الوسائط

  1. neurips,
  2. كود,
  3. ضبط التعليمات,
  4. متعدد الوسائط,
  5. مجموعة البيانات,
  6. النماذج اللغوية الكبيرة,
  7. المؤتمرات,
  8. تعلّم الآلة,
اقرأ المزيد
news-image
Thursday, December 12, 2024

طريقة جديدة لحل المشاكل المعقدة باستخدام النماذج اللغوية الكبيرة

  1. إعطاء الأوامر,
  2. المعالجة,
  3. حل المشكلات,
  4. النماذج اللغوية الكبيرة,
  5. neurips,
  6. تعلّم الآلة,
اقرأ المزيد