缺乏应用人工智能所需的技能和资源，缺乏快速入门学习材料，实现业务需求的解决方案不明确...
在大脑智能对话引擎的实际落地过程中，这些问题都可以归结为“人才”的缺乏。为了解决这一重大问题，我们提出了有针对性的解决方案。
在智能对话引擎及产品发布会上，AI技术生态部总经理于幼平发布了智能对话引擎生态计划，打通了从底层核心技术到生态、服务的所有“关节”，形成了大脑智能对话的生态闭环。
现场，于幼平宣布大脑智能对话深度实战营正式启动，将为企业解决关键人才缺乏的困难。智能对话项目的效率和效果由两个关键角色决定:智能对话解决方案架构师和智能对话培训师。
智能对话解决方案架构师是保证项目成功落地的“总指挥”，从整体上领导对话系统项目，保证项目效果和效率达到预期。智能对话训练器主导对话系统的研发和效果优化，直到满足上线需求。
此外，在大脑生态伙伴体系中，推出全新的智能对话服务能力认证。认证所需资质包括一名以上经过深度培训的智能对话解决方案架构师；2名以上经考核认证的智能对话培训师；成功登陆1个应用，通过脑效应测试。认证后可以获得大脑生态合伙人制度中的四项重要权益:认证标志、优先展示、商机开拓、深度技术支持。
5月16日，首届智能对话深度实战营——培训师培训认证开班，迎来第一批学员。
智能对话深度实践营是Brain UNIT为企业中从事智能对话系统的人员提供的一系列培训活动。帮助企业培养和储备对话系统领域的人才，分享对话系统专业知识，向广大企业开放智能对话解决方案架构师和培训师的能力认证。
培训师的主要职责:
根据拆解的业务需求和现有语料库，在平台上配置完整的对话技巧。
结合业务需求和平台工具，分析对话技巧的模型效果，定位具体问题。
针对模型问题进行有效优化，不断提升对话技巧的效果。
实战营第一期重点提升训练者的能力。主要内容如下:
系统概念和应用实例
在对话构建的过程中，通常会出现两种常见的问题，一是启动困难，二是迭代困难。有些开发人员在启动阶段不知道从哪里开始，因为他们对系统的概念不够了解。还有一些开发人员因为使用方法不规范，在系统匆忙上线后的后期模型迭代开发中遇到各种困难。
从构建课程智能对话系统的方法论和整体流程入手，结合对话场景的实际实例，帮助开发者深入理解对话系统，规范开发流程。
数据注释和培训实践
要建立一个对话技巧，一个完整的、标准化的流程是必不可少的。
课程中以实际对话场景向你介绍整个过程，课程重点在于如何通过配置训练数据，一步步提高模型的泛化能力。包括对话模板的配置，样本配置等。，并根据启动数据的大小给出相应的启动建议，最大程度满足开发者快速落地的需求。课程还和大家分享了一些关键环节的经验和技巧。
持续优化和数据丰富
模型上线后，需要持续跟进线上使用情况，持续优化效果，根据真实对话丰富数据；该课程详细介绍了平台上各种工具的使用方法和注意事项，并教授如何定位和修复问题，不断增强模型的对话理解效果。
来自各行各业的学生
第一期有54名学生，全部顺利毕业。他们来自政府、金融、酒店、教育等行业，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。
活泼的教室
课程从上午9:30开始，持续到下午16:30。学生与讲师互动频繁，讲师随机提问，学生积极讨论，踊跃回答；学生提问，讲师详细讲解，解惑。课堂气氛活跃，没有人早退。
理论与实战相结合
在课堂上，还设置了实践环节。学生带着电脑参与训练，按照讲师的节奏一步步学习操作，快速掌握操作技能。
所有员工顺利毕业。
参加完全智能对话深度实战营的培训师培训，即可获得实战营结业证书。获得实战营结业证书后，需要参加培训师能力考核，达到官方要求，才能获得智能对话培训师的认证证书。
▲第一届实践营学员毕业照
智能深度实践营是系列培训活动，首期解决方案架构师培训将于6月13-14日举行。
未来，智能对话解决方案架构师、培训师的培训认证也将走向其他城市，帮助企业解决智能对话领域人才短缺的问题，帮助企业更快的应用智能对话。
