本文主要是介绍AI产品经理:ai产品经理从零基础到精通,非常详细收藏我这一篇就够了,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
在互联网的浪潮中,AI人工智能领域无疑是最引人注目的风口。AI产品经理,作为这一领域的新兴岗位,以其高薪、低压力、无年龄限制等优势,吸引了众多互联网从业者的目光。随着GPT等AIGC工具的兴起,AI产品经理的市场需求日益增长。
AI产品经理需不需要懂算法?🤔
AI产品经理不必像算法工程师那样精通算法,但必须能够与算法工程师有效沟通,了解如何管理AI项目,协调项目资源。
成功转行AI产品经理的三大能力🚀:
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产品经理能力:市场调研、需求分析、产品设计、用户体验优化等。
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AI基础技术:Python、机器学习、深度学习等。
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主流AIGC产品研究:深入理解市场上的主流AI产品。
AI产品经理的学习清单🌿🌿
一、AI产品经理全局讲解
1️⃣ AI产品架构全景图:从AI产品经理的视角全面了解人工智能。
2️⃣ AI产品全岗位分析:岗位分类、热招岗位分析、招聘需求剖析。
3️⃣ AI产品经理个人规划:能力模型、学习路径、职业规划。
二、Python编程
1️⃣ Python基础与进阶功能:从二进制世界到数据类型、基础数学运算。
2️⃣ 面向对象编程:函数、递归问题、文件操作、类和对象。
3️⃣ 通信与爬虫:网络通信协议、HTTP协议、socket协议、正则表达式。
4️⃣ 实战教学:爬虫、网络聊天室、电子表格处理、PDF文件读取、算法代码实操。
三、机器学习
1️⃣ 机器学习基础:概述、数学统计学基础、模型基础技术名词。
2️⃣ 机器学习类型:有监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习。
3️⃣ 机器学习流程:数据预处理、特征工程、模型验收。
4️⃣ 七大常用算法精讲:K邻近算法、线性回归、逻辑回归等。
5️⃣ 机器学习案例:用户推荐系统、价格预测模型、银行风控审查。
四、深度学习
1️⃣ 神经网络:感知机、多层神经网络、RBF神经网络。
2️⃣ 图像识别与卷积神经网络:图像识别、卷积神经网络技术原理、手写数字识别。
3️⃣ NLP与循环神经网络:自然语言处理、循环神经网络、生成式大语言模型。
4️⃣ AI绘画与生成对抗网络:AI绘画、生成对抗网络、Diffusion模型。
4️⃣ 深度学习案例讲解:人脸识别、文本分类、自动驾驶。
五、AI产品设计
1️⃣ 竞品调研:竞品选择与定位、功能与特性分析、市场定位与用户需求。
2️⃣ 需求分析与PRD文档:需求收集、功能需求定义、非功能需求定义、用例描述与场景分析、PRD文档撰写。
3️⃣ 模型训练数据准备:数据收集与清洗、标注与处理、增强与变换、数据划分。
4️⃣ 模型的构建与验收:模型选择与设计、特征工程、训练与优化、评估与验证。
5️⃣ 工程开发及产品上线运营:产品全局验收、发布与部署、监控与维护、优化与迭代。
六、AI产品项目管理
1️⃣ 敏捷项目管理:敏捷管理理念、Scrum框架、需求分析与拆解、迭代与增量、团队协作与沟通。
2️⃣ 瀑布模型管理:需求定义与规划、系统设计与实现、测试与验收、维护与版本管理。
3️⃣ 项目进度管理:进度计划与安排、跟踪与控制、延误分析与应对、报告与沟通。
4️⃣ 项目管理工具:项目管理软件概览、Teambition与Jira的配置与使用。
七、AI产品项目实操
1️⃣ “AI奢侈品估价”项目:竞品调研、需求分析、原型图和PRD文档、模型训练数据准备、产品评审。
2️⃣ 更多AI案例精讲:个性化推荐系统、用户评论意向书预测、智能客服产品。
八、AI产品经理面试求职
1️⃣ 岗位定位分析:个人能力与经验剖析、AI产品岗位解析、求职方向定位。
2️⃣ 简历修改和辅导:个人简介润色、工作经验修改、增加AI项目经验。
3️⃣ 岗位推荐和面试辅导:相关岗位内推、面试技巧、一对一模拟面试。
结语
AI产品经理是一个跨学科、跨领域的综合性岗位,它要求从业者不仅要有扎实的技术基础,还要有敏锐的市场洞察力和卓越的项目管理能力。
通过上述学习清单的系统学习,你将能够逐步构建起成为一名优秀AI产品经理所需的知识体系和技能。记住,持续学习和实践是通往成功的关键。祝你在AI产品经理的道路上一帆风顺!
大模型&AI产品经理如何学习
求大家的点赞和收藏,我花2万买的大模型学习资料免费共享给你们,来看看有哪些东西。
1.学习路线图
第一阶段: 从大模型系统设计入手,讲解大模型的主要方法;
第二阶段: 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用;
第三阶段: 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统;
第四阶段: 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例,构建物流行业咨询智能问答系统;
第五阶段: 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型;
第六阶段: 以SD多模态大模型为主,搭建了文生图小程序案例;
第七阶段: 以大模型平台应用与开发为主,通过星火大模型,文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
2.视频教程
网上虽然也有很多的学习资源,但基本上都残缺不全的,这是我自己整理的大模型视频教程,上面路线图的每一个知识点,我都有配套的视频讲解。
(都打包成一块的了,不能一一展开,总共300多集)
因篇幅有限,仅展示部分资料,需要点击下方图片前往获取
3.技术文档和电子书
这里主要整理了大模型相关PDF书籍、行业报告、文档,有几百本,都是目前行业最新的。
4.LLM面试题和面经合集
这里主要整理了行业目前最新的大模型面试题和各种大厂offer面经合集。
👉学会后的收获:👈
• 基于大模型全栈工程实现(前端、后端、产品经理、设计、数据分析等),通过这门课可获得不同能力;
• 能够利用大模型解决相关实际项目需求: 大数据时代,越来越多的企业和机构需要处理海量数据,利用大模型技术可以更好地处理这些数据,提高数据分析和决策的准确性。因此,掌握大模型应用开发技能,可以让程序员更好地应对实际项目需求;
• 基于大模型和企业数据AI应用开发,实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能, 学会Fine-tuning垂直训练大模型(数据准备、数据蒸馏、大模型部署)一站式掌握;
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力,提高程序员的编码能力: 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术,这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力,让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集
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