Modarمضر
English
صورة مضر الفضلي

مضر الفضلي

باحث ومهندس في تعلّم الآلة.

أعمل على الأجزاء التي يجب أن تكون صحيحة في تعلّم الآلة: رياضيات سلوك الشبكات العميقة، وشيفرة المكتبات التي يبني عليها الآخرون، والأنظمة التي تخدم النماذج على نطاق واسع. تدرّبت في كاوست، ونشرت في CVPR وAAAI، وأعمل الآن على بناء منهج هندسة الذكاء الاصطناعي في أكاديمية سدايا.

الموقع
الرياض، المملكة العربية السعودية
حالياً
مدير برامج أكاديمية سدايا

تحميل السيرة الذاتيةGitHubGoogle ScholarLinkedIn

شكل من ورقة CVPR 2018: صور باندا بضوضاء غاوسية متزايدة التباين تدخل شبكة عصبية؛ المخرج المتوقع واثق عند المدخل المتوسط ويتسطّح مع ازدياد الضوضاء.
من ورقة CVPR 2018: مدخل غاوسي متزايد التباين، والشبكة Φ، والمخرج المتوقع. تمرير متوسط المدخل يعطي الصف العلوي الواثق؛ أما التوقع الحقيقي فيتسطّح مع ازدياد σ، وتشتق الورقة متوسطه وتباينه بصيغة مغلقة.

الآن

أكاديمية سدايا، منذ نوفمبر 2024

في الهيئة السعودية للبيانات والذكاء الاصطناعي (سدايا) أدير برامج الأكاديمية وأعمال بناء القدرات فيها، وجوهرها التقني هو منهج مهندس الذكاء الاصطناعي.

  • منهج مهندس الذكاء الاصطناعي

    شاركت في تأليف دليل مقررات الأكاديمية عبر المسار التأسيسي ومسار علم البيانات ومسار هندسة الذكاء الاصطناعي: PyTorch، والضبط الدقيق، والتوليد المعزَّز بالاسترجاع، والأنظمة الوكيلة بـ LangGraph وMCP، وعمليات تعلّم الآلة والنماذج اللغوية، والأمن واختبارات الفريق الأحمر. ويغطي مقرره المتقدم في أداء الاستدلال وتكلفته قياس زمن الاستجابة والإنتاجية، والتجميع المستمر، وذاكرة KV وPagedAttention، وتخزين البادئات والتخزين الدلالي، والتكميم، والتقطير، وتوجيه النماذج، والتوسّع التلقائي لوحدات معالجة الرسوميات، مع تمارين عملية على vLLM وONNX Runtime وTensorRT.

  • الإنتاجية بالذكاء الاصطناعي: الأتمتة والذكاء الاصطناعي الوكيل

    البرنامج الرائد للأكاديمية، ويُقدَّم على مستوى المملكة عبر مبادرة سماي في سدايا: قدرات تطبيقات الذكاء الاصطناعي ووكلائه ونماذجه، وهندسة الأوامر، وأتمتة العمليات والبرمجة التوليدية، والاستخدام المسؤول والتحقق من المخرجات.

  • الشارات المهنية

    أسهمت في إطلاق شارات سدايا المهنية لمهندسي الذكاء الاصطناعي وعلماء البيانات بمستوياتها الثلاثة: مساعد، ومشارك، وخبير.

  • المعايير الوطنية

    شاركت في تطوير ثلاثة معايير وطنية للبيانات والذكاء الاصطناعي (الأكاديمية، والمهنية، ومنهج التعليم العالي)، أُطلقت في ICAN 2026 وحظيت باعتماد مجلس الوزراء خلال عام الذكاء الاصطناعي.

  • جمعية الذكاء الاصطناعي

    عضو مجلس الإدارة منذ 2025.

العمل

  • الهيئة السعودية للبيانات والذكاء الاصطناعي (سدايا)

    مدير برامج أكاديمية سدايا ومستشار بناء القدراتنوفمبر 2024 حتى الآن

    أسّست برامج الأكاديمية وفريق تنفيذها من الصفر، ودرّبت أكثر من 200 متخصص في الجهات الحكومية.

  • جمعية الذكاء الاصطناعي

    عضو مجلس الإدارة2025 حتى الآن

    مبادرات منظومة الذكاء الاصطناعي الوطنية والتوجّه الاستراتيجي للجمعية.

  • كاوست، مختبر فهم الصور والفيديو (IVUL)

    باحث دكتوراه بإشراف الأستاذ الدكتور برنارد غانم2018 إلى 2023

    التوصيف التحليلي للشبكات العميقة تحت ضوضاء المدخلات، والمتانة ضد الهجمات الخصومية، ومتانة الإجابة عن الأسئلة البصرية: عرض شفهي في CVPR 2018، وعرض شفهي في AAAI 2019، ومسودات أخرى. نشرت شيفرة الأوراق البحثية وبنيت مكتبة InvTorch. مساعد تدريس لمقررات على مستوى الدكتوراه من 2018 إلى 2021. ماجستير في علوم الحاسب، 2018، برسالة عن المعالجة التحليلية للشبكات العميقة تحت الضوضاء الغاوسية الجمعية.

  • ميتا (Facebook Reality Labs)

    باحث علمي متدربصيف 2019

    التعلّم النشط للتجزئة الدلالية في أنظمة الرؤية الحاسوبية واسعة النطاق.

  • مزن

    مستشار تعلّم عميق2017 إلى 2018

    انضممت إلى الشركة عند تأسيسها وبنيت أولى حلولها القائمة على البيانات.

  • جامعة الملك فهد للبترول والمعادن

    بكالوريوس هندسة البرمجيات، بمرتبة الشرف2011 إلى 2016

    المركز الأول في المسابقة الوطنية الأولى للبرمجة (NC3، 2016)؛ والمركزان الأول والثاني في هاكاثون الجامعة (2015، 2016). متدرب بحثي في كاوست صيف 2014 على طرق وحدات معالجة الرسوميات لاستخلاص هياكل الخلايا العصبية ثلاثية الأبعاد بلغة CUDA.

الشيفرة

شيفرة عامة، وعادة قديمة: أكتب الأداة كما ينبغي ثم أشاركها.

  • invtorch2021

    دوال قابلة للعكس وموفّرة للذاكرة في PyTorch: نقطة تحقّق قابلة للعكس تحرّر مدخلات الوحدة أثناء التمرير الأمامي وتعيد بناءها في التمرير الخلفي، مع تجريد InvertibleModule واختبارات للعكس.

  • network_moments2018

    أداة لحساب العزوم الاحتمالية للشبكات العميقة، مرافقة لورقة CVPR 2018 وامتداداتها.

  • gaussian-regularizer وptb2019

    التطبيقان الرسميان لمنظِّم العزوم الغاوسية وللحدود الصحيحة والمُحكمة احتمالياً للتدريب المتين.

  • uvn2024

    مدير مركزي للبيئات الافتراضية في Python مبني على uv: سير عمل بأسلوب conda وبسرعة uv.

  • مجتمع PyTorch2018 إلى 2021

    تطبيق قابل للاشتقاق لمصفوفة التغاير في منتدى PyTorch سبق إضافة torch.cov إلى المكتبة، وجذر تربيعي لمصفوفة متماثلة لوحدة الجبر الخطي في متتبّع المشكلات (pytorch#25481).

  • مقتطفات برمجية2019 حتى الآن

    أدوات PyTorch وNumPy: دوال اشتقاق تلقائي مخصّصة، وBatchNorm قابل للعكس، والالتفاف العكسي، وترميز المواضع لسحب النقاط، وإدارة حالة مولّدات الأرقام العشوائية؛ ودالة لامبرت W بلغة TypeScript تبنّتها مكتبة خارجية.

الأبحاث

إحدى عشرة ورقة ومسودة بحثية بين 2017 و2025. السجل الكامل على Google Scholar وORCID.

  1. 2025
  2. 2023
  3. 2021

    Improving Variance Estimates in Generative Models

    تقرير تقني

  4. 2020
  5. 2019

    A Novel Framework for Robustness Analysis of Visual QA Models

    AAAI 2019، عرض شفهي (المؤلف الثاني)

  6. 2019

    Assessing the Robustness of Visual Question Answering

    مسودة على arXiv (المؤلف الثاني)

  7. 2019
  8. 2019
  9. 2018
  10. 2018

    Robustness Analysis of Visual QA Models by Basic Questions

    ورشة عمل CVPR (المؤلف الثاني)

  11. 2017

    VQABQ: Visual Question Answering by Basic Questions

    ورشة عمل CVPR (المؤلف الثاني)

التدريس

  • كاوست، 2018 إلى 2021

    مساعد تدريس لمقرري التعلّم العميق للحوسبة البصرية ومقدمة في الرؤية الحاسوبية على مستوى الدكتوراه. صمّمت التمارين العملية للمقررين، وقدّمت للمختبر دورة تعليمية في PyTorch وعروضاً في حلقة القراءة عن تعلّم النقل وشبكات الكبسولات والتحليل الاحتمالي للشبكات العميقة.

  • أكاديمية سدايا، 2024 حتى الآن

    منهج مهندس الذكاء الاصطناعي والبرنامج الرائد المذكوران أعلاه، إضافة إلى كلمات رئيسية وحديث في فعاليات الذكاء الاصطناعي الوطنية.

تواصل

راسلني بخصوص أنظمة الاستدلال، أو متانة الشبكات العميقة، أو بناء القدرات في الذكاء الاصطناعي في المملكة.