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.
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 الذاتيةأعضاء الهيئة التدريسية لقسم الرؤية الحاسوبية
مراكز البحوث
مركز الذكاء الاصطناعي التكاملي (CIAI)
أخبار ذات صلة
مبادئ تعلم الآلة 101
From optimal decision making to neural networks, we look at the basics of machine learning and how.....
اقرأ المزيد
مجموعة بيانات جديدة لتحسين أداء النماذج اللغوية الكبيرة متعددة الوسائط
A team from MBZUAI used instruction tuning to help multimodal LLMs generate HTML code and answer questions.....
- neurips,
- كود,
- ضبط التعليمات,
- متعدد الوسائط,
- مجموعة البيانات,
- النماذج اللغوية الكبيرة,
- المؤتمرات,
- تعلّم الآلة,
طريقة جديدة لحل المشاكل المعقدة باستخدام النماذج اللغوية الكبيرة
Martin Takáč and Zangir Iklassov's 'self-guided exploration' significantly improves LLM performance in solving combinatorial problems.
اقرأ المزيد
