时间：5月30日（星期四）15:00

地点：信息科学与工程学院106教室

摘要：

2012年至今，由于数据、算力、及算法三方面的催化，人工智能（AI）技术得到了快速提升，并在多种任务、场景中达到甚至超越了人类水平。对于我们关心的网络领域，这意味着两方面的希望：

1）AI技术可以自动化繁杂的操作，提高运维人员效率，例如，可用于训练检测模型以监测网络系统的性能，高效、准确地识别网络系统中的错误配置和恶意攻击；

2）AI技术可以处理人类无法解决的复杂问题，比如有效地寻找网络资源管理问题的近似最优解，或支持更多的控制策略和更复杂的网络配置模型。

然而，这轮AI浪潮中出现的新型技术局限于其具体问题或者场景，并不能直接而有效地应用于我们的网络管理及运维场景。如何将前沿的AI技术与大型云网络运营相结合，是网络研究领域的重大问题。 这次报告会以在大型云网络的实际需求为基础，探索知识图谱、深度强化学习、和可微分编程等技术在网络管理及优化方面的应用。

个人简介：

陈力，2018年在香港科技大学获得计算机科学与工程博士学位，毕业后加入腾讯技术工程事业群网络平台部，从事AI与网络运营交叉学科的研究。博士期间，其在数据中心网络方向上的工作（基于AI的流量调度算法、光网络架构、电力线网络架构等）发表在SIGCOMM和NSDI等会议上。