随着人工智能的发展，AI技术在各个应用场景成功落地，相关的岗位也逐渐出现供不应求的趋势。在智能对话领域，存在着大量数据的处理、模型的构建和训练等工作，因此智能对话训练师便应运而生。在各类公司里，智能对话训练师的主要职责略有不同，但实质都是能够完成对话技能的搭建、训练数据的配置以及效果优化直至达到上线要求。

很多人认为，训练师就是做数据标注工作，不存在职业发展。其实不然，智能对话训练师的能力模型，包含了行业洞察与积累、数据处理能力、对话技术理解能力、场景化分析能力、运营能力等等，通过多维度的能力，才能实现一个对话技能的搭建和效果的持续优化。长期来看，智能对话训练师职业路径是能够朝AI产品经理、AI项目经理发展的。

针对智能对话训练师这个岗位，市面上介绍工具平台、行业发展等内容的书籍、课程也层出不穷，但是却很少有讲述智能对话技术应用及系统方法论的内容。因此，百度大脑UNIT联合技术学院重磅推出了《智能对话训练师实战》课程，希望可以让开发者系统性的掌握对话系统搭建的技巧和方法。同时，百度大脑面向企业和开发者也开放了智能对话训练师的认证，通过认证的开发者可获得官方证书。

对此，我们也特别推出了智能对话训练师线上训练营学习活动，同学互相学习监督、线上讨论交流、实战案例演练、讲师在线答疑，让你学习不再孤单。

 训练营学习内容及方式：

   ●   打卡学习：15天学习过程，同学相互监督，线上讨论交流；

   ●  干货课程放送：班主任将在2周时间，持续放送课程和相关学习资料，并带领大家完成学习；

   ●   实战演练：课程中也有实际的场景案例，带领开发者进行演练，快速上手；

   ●   直播答疑：百度大脑高级产品经理耿老师，也将进行直播答疑，与开发者进行深度交流。

 训练营报名：

智能对话训练师线上训练营，限时免费报名，报名通道如下：
（扫码进入公众号，填写报名链接，完成报名后添加助教微信，助教会拉你入营）

 课程内容抢先看：

百度大脑UNIT智能对话系统落地方案

通常来讲，智能对话系统的落地包括设计、配置、优化三个主要阶段。

 设计阶段：

设计阶段的主要目的是帮助开发人员梳理业务中哪里需要通过和用户的对话来完成，再确认相关对话逻辑，最后从之前沉淀的数据中提取有价值信息，用于后续技能创建与训练。具体来说，设计可以通过以下四个步骤实现：

   ●   业务场景分析：从用户体验和用户需求入手，在大范围的可以做的业务中找到必须做和应该做的业务功能；明确功能目标，根据目标的有无以及是否需要参数化，确定功能类型是问答型、任务型还是闲聊型。

   ●   对话功能定义：在场景分析的基础上，确定各功能的优先级及对应技能的对话意图及其词槽。

   ●   对话逻辑梳理：任务型对话，需要将对话任务与意图间的映射关系进行清晰梳理，并整体考虑该场景下的的相似任务和相关任务，对关键信息要素重合的任务进行意图合并；问答型对话，仅需要对问题进行知识分类。

   ●   富集数据资源：包括富集词槽资源和对话样本资源，可通过从业务场景中提取数据、从对话日志中抽象相关数据以及官方数据库调用等方式获得。对于已有的对话模板和问答对可直接编辑或批量导入。获取足够的数据之后，还需进行数据清洗、数据标注等，以便后续配置模型。

 配置阶段：

配置阶段的主要目的是创建和训练模型，赋予模型对话的能力。整个过程与学习的过程类似，先熟悉知识点，即模型的意图，然后通过大量的练习帮助模型理解、巩固和记忆，最终测试模型的效果。

首先需要定义模型，即确定对话流程及所需的意图和词槽。其次需要添加训练数据，这一环节主要由三部分组成，配置对话模板、标注对话样本及添加问答对，由此初步完成模型的构建。之后需要训练模型，可以选择快速训练或深度训练两种训练策略，或仅训练对话模板，或同时训练对话样本和对话模板；最后可以在测试窗口进行对话，观察对话效果是否符合预期。

 优化阶段：

在实际应用中，由于业务程度复杂、用户画像变化等因素，已配置模型所掌握的知识可能不足以应对新的情况，需要通过更多的练习与测试来帮助模型提高自身能力。因此需要训练师评估对话效果并合理使用知识闭环推动效果优化。

《智能对话训练师实战》课程将是围绕以上几个阶段的内容，通过实战案例，由浅入深一步步解析，帮助开发者迅速掌握智能对话训练师所具备的能力。

欢迎大家及时点击链接报名：
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