<html><head><meta http-equiv="Content-Type" content="text/html charset=utf-8"></head><body style="word-wrap: break-word; -webkit-nbsp-mode: space; -webkit-line-break: after-white-space;" class="">This week we have <b class=""> Maxime Chevalier-Boisvert</b> from <b class=""> Mila </b> giving a talk on <b class=""> BabyAI: A Platform to Study the Sample Efficiency of Grounded Language Learning</b> at <b class=""> 10h30</b> in room <b class=""> Mila Auditorium</b>. 
<br class=""><br class="">
Will this talk be <a href="https://mila.bluejeans.com/809027115/webrtc" class="">streamed </a>? yes
<br class=""><br class="">We are also pleased to share the new « website » where we will keep track of the talks slides/recordings : <a href="https://sites.google.com/lisa.iro.umontreal.ca/tea-talk-recordings/home?authuser=0" class="">https://sites.google.com/lisa.iro.umontreal.ca/tea-talk-recordings/home?authuser=0</a><div class="">It’s accessible with your Mila google account :) </div><div class=""><br class="">
See you there and Happy New Year! </div><div class=""><br class="">
Pablo, Sai and Rim<br class="">
 <br class="">
<b class="">TITLE</b> BabyAI: A Platform to Study the Sample Efficiency of Grounded Language Learning </div><div class="">  <br class="">
 <b class="">ABSTRACT</b> <br class="">
 This talk will present BabyAI, a research project based at Mila with the long-term goal of creating agents which we can communicate with and teach new concepts using natural language. We will begin by discussing why language learning is a hard problem, one to which deep learning doesn't yet have a satisfying answer for. We will then introduce the BabyAI platform, created to study the sample efficiency of grounded language learning in the context of embodied agents and instruction following (see paper accepted at ICLR19, <a href="https://openreview.net/forum?id=rJeXCo0cYX" class="">https://openreview.net/forum?id=rJeXCo0cYX</a>). Lastly, we will discuss multiple
promising research directions we have identified with the goal of improving the sample efficiency of grounded language learning.


 <br class=""> <br class="">
 <b class="">BIO</b> <br class="">
 Maxime has completed a PhD in computer science at the Université de Montréal in early 2016. She has since worked at Apple as part of the mobile GPU team, and then joined Mila as part of the research engineering staff. At Mila, she has been co-directing the BabyAI project with Dzmitry Bahdanau, and took part in creating the Duckietown Simulator. Her main research interests are robotics, embodied agents and reinforcement learning.</div></body></html>