<div dir="ltr">Hi all,<div><br></div><div>Just a reminder that the <a href="http://www.cs.cmu.edu/~aiseminar/" target="_blank">CMU AI Seminar</a> is tomorrow 12pm-1pm: <a href="https://cmu.zoom.us/j/93418102649?pwd=TTd4dElxWnBOZHJ5QndUNVBWUjZCZz09" target="_blank">https://cmu.zoom.us/j/93418102649?pwd=TTd4dElxWnBOZHJ5QndUNVBWUjZCZz09</a>. </div><div><br></div><div>Raia Hadsell (DeepMind) will be talking about some recent challenges involved in scalable robot learning (see below). <br></div><div><br></div><div>Thanks,</div><div>Shaojie</div></div><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr" class="gmail_attr">On Tue, Mar 9, 2021 at 1:13 PM Shaojie Bai <<a href="mailto:shaojieb@andrew.cmu.edu">shaojieb@andrew.cmu.edu</a>> wrote:<br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div>Dear all,</div><div><br></div><div>We look forward to seeing you <b>next Tuesday (3/16)</b> from 12:00-1:00 PM (U.S. Eastern time) for the next talk of our <b>CMU AI seminar</b>, sponsored by <a href="https://careers.fortive.com/" target="_blank">Fortive</a>.</div><div><br></div><div>To learn more about the seminar series or see the future schedule, please visit the <a href="http://www.cs.cmu.edu/~aiseminar/" target="_blank">seminar website</a>.<a href="http://www.cs.cmu.edu/~aiseminar/" target="_blank"></a></div><div><br></div><font color="#0b5394" style="background-color:rgb(255,255,0)">On 3/16, <b><a href="http://raiahadsell.com/index.html" target="_blank">R<u>aia Hadsell</u></a></b> (DeepMind) will be giving a talk on "</font><b><font color="#0b5394" style="background-color:rgb(255,255,0)">Scalable Robot Learning in Rich Environments</font></b><font color="#0b5394" style="background-color:rgb(255,255,0)">."</font><br><br><font color="#0b5394"><b>Title</b>: Scalable Robot Learning in Rich Environments<br><br><b>Talk Abstract</b>: As modern machine learning methods push towards breakthroughs in controlling physical systems, games and simple physical simulations are often used as the main benchmark domains. As the field matures, it is important to develop more sophisticated learning systems with the aim of solving more complex real-world tasks, but problems like catastrophic forgetting and data efficiency remain critical, particularly for robotic domains. This talk will cover some of the challenges that exist for learning from interactions in more complex, constrained, and real-world settings, and some promising new approaches that have emerged.</font><br><font color="#0b5394"><br><b>Speaker Bio</b>: Raia Hadsell is the Director of Robotics at DeepMind. Dr. Hadsell joined DeepMind in 2014 to pursue new solutions for artificial general intelligence. Her research focuses on the challenge of continual learning for AI agents and robots, and she has proposed neural approaches such as policy distillation, progressive nets, and elastic weight consolidation to solve the problem of catastrophic forgetting. Dr. Hadsell is on the executive boards of ICLR (International Conference on Learning Representations), WiML (Women in Machine Learning), and CoRL (Conference on Robot Learning). She is a fellow of the European Lab on Learning Systems (ELLIS), a founding organizer of NAISys (Neuroscience for AI Systems), and serves as a CIFAR advisor.</font><div><br></div><div><b>Zoom Link</b>:<br><a href="https://cmu.zoom.us/j/93418102649?pwd=TTd4dElxWnBOZHJ5QndUNVBWUjZCZz09" target="_blank">https://cmu.zoom.us/j/93418102649?pwd=TTd4dElxWnBOZHJ5QndUNVBWUjZCZz09</a><br><br><br>Thanks,<br>Shaojie Bai (MLD)</div></div>
</blockquote></div>