Machine Learning for Networking

La Rama estudiantil IEEE Uniandes invita a la charla "Machine Learning for Networking" que se llevará a cabo el jueves 27 de mayo a las 6 p.m. a cargo del profesor Oscar Caicedo de la Universidad del Cauca y editor asociado en IEEE Communications Magazine.

Descripción de la charla

Se mostrará el uso de Supervised, Unsupervised, y (Deep) Reinforcement Learning para resolver problemas como clasificación de flujos en redes de data center, enrutamiento en redes definidas por software, y control de admisión de network slices.

Perfil del panelista

Oscar Caicedo es profesor titular de la Universidad del Cauca (UNICAUCA), Colombia. Posee un título de doctorado en Ciencias de la Computación de la Universidad Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS), Brasil (2015). Actualmente participa como editor asociado en IEEE Communications Magazine, editor invitado en IEEE LATAMT y Wiley IJNM, y revisor en revistas de renombre internacional como IEEE TNSM, IEEE Access, Springer JONS, Springer JISA, Wiley IJCS, Elsevier Computer Networks, y Elsevier Computer Communications. Además fue TPC co-chair de IEEE Latincom 2020, miembro del TPC de importantes eventos internacionales como CloudNet, EuCNC, y NetSoft, y servirá como TPC co-chair en GLOBECOM 2022 en el track de Machine Learning for Networking. Sus intereses de investigación incluyen la gestión de redes y servicios, el aprendizaje automático y su aplicabilidad en redes de comunicación, redes 5G y futuras, la virtualización de funciones de red, y las redes programables.