صُهيب بن طيب

قبل التحاق الدكتور صُهيب بن طيب بالعمل في جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي، كان أستاذاً مساعداً في تعلم الآلة في جامعة مونس في بلجيكا، حيث تولى الإشراف على مختبر البيانات الضخمة وتعلم الآلة. وعمل قبل ذلك محاضراً في تحليلات الأعمال في قسم القياس الاقتصادي وإحصاءات الأعمال في جامعة موناش في ملبورن، التي التحق بها بعد زمالة بحثية بعد الدكتوراة في مجموعة أبحاث الإحصاء الزماني المكاني وعلوم البيانات في جامعة الملك عبدالله للعلوم والتقنية بالمملكة العربية السعودية.

فاز بن طيب بمنح بحثية مختلفة في المجال الأكاديمي ومن خلال التعاون مع الصناعة، بما في ذلك بحث مشترك مع شركات "هواوي"، و"جون كوكريل"، و"أيون بيم أبليكيشنز". وحصل على زمالة بحثية للدكتوراة من الصندوق الوطني البلجيكي للبحث العلمي، وفاز بجائزة سولفاي لأفضل أطروحة دكتوراة. وهو يشغل حالياً منصب محرر مشارك في المجلة الدولية للتنبؤ ويكتب بانتظام عن مؤتمرات تعلم الآلة الرائدة ومجلات الإحصاء.

• باحث ما بعد الدكتوراة في الإحصاء من جامعة الملك عبدالله للعلوم والتقنية، المملكة العربية السعودية.
• دكتوراة في علوم الحاسوب (تعلم الآلة) من الجامعة الحرة في بروكسل، بلجيكا.
• ماجستير في علوم الحاسوب من الجامعة الحرة في بروكسل، بلجيكا.

• مراجع من أفضل 33% من المراجعين، المؤتمر الدولي لتعلم الآلة، 2020.
• منحة هواوي للبحث والابتكار، 2017.
• منحة الأبحاث لأعضاء الهيئة التدريسية في بداية حياتهم المهنية، جامعة موناش، 2016.
• أفضل مساهمة في مجال تعلم الآلة وتحليل البيانات 2015، الدوحة، قطر.
• جائزة سولفاي لأفضل أطروحة دكتوراة، 2014.
• جائزة جمعية الكهرباء والطاقة من معهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات، مسابقة التنبؤ بالطاقة العالمية 2012.
• جائزة سولفاي لأفضل أطروحة ماجستير، 2009.
• زمالة بحثية للدكتوراة، الصندوق الوطني البلجيكي للبحث العلمي، 2009.

• دراسة بعنوان – Scores for multivariate distributions and level sets [للباحثين: X. Meng، J. W. Taylor، S. Ben Taieb، S. Li] نُشرت في مجلة Operations Research، عام 2023.
• دراسة بعنوان – Distribution-free conformal joint prediction regions for neural marked temporal point processes [للباحثين: V. Dheur، T. Bosser، R. Izbicki، S. Ben Taieb] نُشرت في مجلة Machine Learning، عام 2024.
• دراسة بعنوان – Hierarchical probabilistic forecasting of electricity demand with smart meter data [للباحثين: S. Ben Taieb، J. W. Taylor، R. J. Hyndman] نُشرت في مجلة Journal of the American Statistical Association، عام 2020.
• دراسة بعنوان – Probabilistic calibration by design for neural network regression [للباحثين: V. Dheur، S. Ben Taieb] نُشرت في مؤتمر AISTATS السابع والعشرين (International Conference on Artificial Intelligence and Statistics)، ضمن Proceedings of Machine Learning Research، عام 2024.
• دراسة بعنوان – Anomaly detection with semi-supervised classification based on risk estimators [للباحثين: L. T. K. Hien، S. Patra، S. Ben Taieb] نُشرت في مجلة Transactions on Machine Learning Research (TMLR)، عام 2024.
• دراسة بعنوان – Regularization in hierarchical time series forecasting with application to electricity smart meter data [للباحثين: S. Ben Taieb، J. Yu، M. N. Barreto، R. Rajagopal] نُشرت في مؤتمر AAAI الحادي والثلاثين (AAAI Conference on Artificial Intelligence)، عام 2017.