EUI - IEEE Computer Society SBC

Large Language Models are powerful — but building trust in AI systems requires more than just good prompts. 🚀

For Night 5 of QatAlyef: AI Engineering Nights, we are excited to welcome Fam A. Louiz Shihata. 🌙💻

Fam is an HPC & AI Software Engineer at Deutsche Bahn, student at German International University in Berlin ,and a Visiting Researcher at the Technical University of Munich (TUM). With strong experience in AI systems, high-performance computing, and large-scale software engineering, he works on building reliable and scalable AI solutions used in real-world production environments.

In this session titled:
“Evaluating, Monitoring & Trusting LLM Systems”

Fam will explore how modern AI systems can be made reliable, measurable, and trustworthy through proper evaluation techniques, production monitoring, and effective feedback loops.

If you're building LLM applications or AI products, this session will give you practical insights into how companies ensure their AI systems perform safely and consistently in production.

🕘 Time:
9:00 PM — Cairo (UTC+2) 🇪🇬
10:00 PM — KSA & Jordan 🇸🇦🇯🇴
8:00 PM — Tunisia 🇹🇳
7:00 PM — GMT 🌍

⚠️ Important:Right after registering, please check your email for the confirmation message and the link to the event's official WhatsApp group.

🎟️ Seats are limited — secure your spot now: https://qataiyef-ai.vercel.app/
----
نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) أصبحت قوية جدًا — لكن بناء الثقة في أنظمة الذكاء الاصطناعي يحتاج أكثر من مجرد كتابة Prompts جيدة. 🚀

في الليلة الخامسة من QatAlyef: AI Engineering Nights، يسعدنا أن نستضيف المهندس Fam A. Louiz Shihata. 🌙💻

يعمل Fam كـ مهندس برمجيات للذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء (HPC & AI Software Engineer) في شركة Deutsche Bahn، وهو أيضًا باحث زائر في جامعة Technical University of Munich (TUM). يمتلك خبرة قوية في أنظمة الذكاء الاصطناعي، الحوسبة عالية الأداء، وهندسة البرمجيات على نطاق واسع**، حيث يعمل على تطوير حلول ذكاء اصطناعي موثوقة وقابلة للتوسع تُستخدم في بيئات الإنتاج الحقيقية.

في هذه الجلسة بعنوان:
“Evaluating, Monitoring & Trusting LLM Systems

سيتحدث Fam عن كيفية جعل أنظمة الذكاء الاصطناعي أكثر موثوقية وقابلية للقياس والمتابعة من خلال أساليب تقييم دقيقة، ومراقبة أداء النماذج في بيئات الإنتاج، وبناء حلقات تغذية راجعة فعّالة لتحسين الأداء باستمرار.

إذا كنت مهتمًا ببناء تطبيقات LLM أو منتجات تعتمد على الذكاء الاصطناعي، فستمنحك هذه الجلسة نظرة عملية على كيفية ضمان الشركات لأداء أنظمة الذكاء الاصطناعي بشكل آمن ومستقر في بيئات الإنتاج.

🕘 التوقيت:
9:00 مساءً — القاهرة (UTC+2) 🇪🇬
10:00 مساءً — السعودية والأردن 🇸🇦🇯🇴
8:00 مساءً — تونس 🇹🇳
7:00 مساءً — GMT 🌍

⚠️ تنبيه هام: بعد التسجيل مباشرة، يرجى مراجعة بريدك الإلكتروني للحصول على رسالة التأكيد ورابط مجموعة الواتساب الخاصة بالفعالية.

🎟️ الأماكن محدودة — احجز مقعدك الآن:
https://qataiyef-ai.vercel.app/