缺乏应用 AI 所需的技能和资源、缺少快速入门的学习资料、不清楚用什么方案来实现业务需求……

在百度大脑智能对话引擎的实际落地过程中，这些问题都可以被归咎为“人才”的缺乏。为了解决这一主要难题，我们提出了针对性的解决办法。

在智能对话引擎及产品发布会上，百度 AI 技术生态部总经理喻友平重磅发布智能对话引擎生态计划，打通了从底层核心技术至生态与服务的各个“关节”，形成百度大脑智能对话生态闭环。

现场，喻友平宣布百度大脑智能对话深度实战营正式推出，将为企业解决关键人才缺乏的困难。智能对话项目落地的效率和效果，由智能对话解决方案架构师、智能对话训练师2个关键角色决定。

智能对话解决方案架构师是保证项目成功落地的“总指挥”，整体主导推进对话系统项目，保证项目效果、效率符合预期。智能对话训练师则主导对话系统的研发和效果优化，直至达到上线要求。

此外，在百度大脑生态伙伴体系中，全新推出智能对话服务能力认证。认证需要具备的条件包含1位以上深度培养的智能对话解决方案架构师；2位以上通过考试和认证的智能对话训练师；成功落地过1个应用 ，并且通过百度大脑效果测试。认证后可获得认证标识、优先展示、商机拓展、深度技术支持4项百度大脑生态伙伴体系中的重要权益。

5月16日，第一期智能对话深度实战营——训练师培训与认证开营，迎来第一批学员。

智能对话深度实战营，是百度大脑 UNIT 面向企业中从事智能对话系统相关工作的人员提供的系列培训活动，帮助企业培养、储备对话系统领域人才，分享专业的对话系统知识，并向广大企业开放智能对话解决方案架构师和训练师的能力认证。

训练师的主要职责：

▷  根据已拆解的业务需求和现有语料，在平台上配置出完整的对话技能

▷  结合业务需求与平台工具分析对话技能的模型效果并定位具体问题

▷  针对模型问题做出有效的优化，不断提升对话技能的效果

第一期的实战营是以提升训练师的能力为主，主要内容如下：

对话系统概念与应用实例 

对话系统搭建过程中，通常面临两类常见的问题，一个是启动困难，另一个是迭代困难。因为对系统概念了解不够深入，导致部分开发者在启动阶段不清楚从何入手。还有一部分开发者因为使用方法不规范，系统匆忙上线后，后期模型迭代开发中遇到了各种各样的困难。

课程从智能对话系统搭建的方法论和整体流程入手，结合实际的对话场景实例，帮助开发者深入了解对话系统，规范开发流程。

数据标注与训练实操 

要想搭建一个对话技能，完整规范的流程必不可少。

课程中，以实际的对话场景向大家介绍了整体流程，课程中着重讲解了如何通过配置训练数据一步一步提高模型的泛化能力。其中包括对话模板的配置，样本的配置等，并根据启动数据的量级给出了对应的启动方案建议，最大化的满足开发者快速落地的需求。课程中也向大家分享了关键环节的一些经验和技巧。

持续优化与数据富集 

模型上线后，还需要不断跟进线上使用情况，持续优化效果，根据真实对话富集数据；课程中详细介绍了平台多种工具的使用方法与注意事项，教大家如何定位及修复问题，持续增强模型的对话理解效果。

来自各行各业的学员们 

第一期学员一共54人，全部顺利结业。他们来自政府、金融、酒店、教育等多个行业，产品和服务涉及服务机器人、智能客服、智能家居等各种智能对话场景。

气氛活跃的课堂 

课程从早上9:30开始，持续到下午16:30结束。学员与讲师频频互动，讲师随机提问，学员积极讨论、踊跃回答；学员提出问题，讲师也细致讲解、解除困惑。课堂氛围活跃，无一人早退。

理论与实战相结合 

课堂中也设置了实战环节，学员携带电脑参加培训，并根据讲师的节奏，一步步了解和操作，迅速掌握操作技巧。

全员顺利结业 

完整参加智能对话深度实战营的训练师培训，即可获得实战营结业证书，获得实战营结业证书后，需参加训练师能力考核并达到官方要求，即可获得智能对话训练师的认证证书。

▲第一期实战营学员毕业照

智能对话深度实战营是一个系列的培训活动，将在6月13-14日，进行解决方案架构师的首场培训。

未来，智能对话解决方案架构师和训练师的培训与认证，也将走向其他城市，帮助企业解决智能对话领域人才匮乏的难题，助力企业更快速的落地智能对话应用。