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传统产品经理VS现在AI产品经理,你要学习的太多了,超详细收藏我这一篇就够了

传统产品经理想要转行成为AI产品经理,需要经历一系列的学习和实践过程。下面是一份详细的学习路线图,旨在帮助你顺利转型。

学习路线图

  1. 了解AI基础知识
    AI概览:阅读《人工智能:一种现代的方法》这样的书籍,以获得对AI领域的整体理解。
    在线课程:通过Coursera、edX等平台上的课程,学习AI的基础概念,例如机器学习、深度学习等。

  2. 掌握核心技能
    编程基础:熟悉Python编程,这是AI开发中最常用的编程语言之一。
    数据处理:学习如何使用Pandas、NumPy等工具处理数据。
    模型训练:掌握使用TensorFlow、PyTorch等框架训练模型的基本方法。
    数据可视化:学会使用Matplotlib、Seaborn等库进行数据可视化。

  3. 了解AI产品管理
    AI产品管理:阅读《AI产品经理:从入门到精通》等书籍,了解AI产品的特殊性和管理方法。
    市场调研:学习如何进行市场调研和技术趋势分析,以便更好地把握行业动态。
    用户需求分析:掌握如何收集和分析用户需求,确保产品满足市场需求。

  4. 实践经验
    项目实战:参与开源项目或小规模的内部项目,将理论知识应用于实践中。
    案例研究:分析成功的AI产品案例,理解其背后的商业逻辑和技术支撑。

  5. 专业知识
    特定领域知识:根据你感兴趣或希望进入的行业,深入了解该领域的专业知识。
    法律法规:学习与AI相关的法律法规,特别是数据隐私保护和伦理道德方面的规定。

  6. 软技能提升
    沟通技巧:加强与技术人员、设计师和其他利益相关者的沟通能力。
    领导力:培养领导团队的能力,包括激励团队成员和管理项目进度。

  7. 社区参与
    参加活动:参加AI相关的会议、研讨会和讲座,拓展人脉网络。
    加入社群:加入AI产品经理相关的线上社群,如CSDN技术社区等,与其他专业人士交流心得。

  8. 持续学习
    跟踪最新进展:定期阅读AI领域的顶级期刊、博客和技术文章,保持对新技术的敏感度。
    自我评估:定期回顾自己的技能树,识别知识盲点并加以补充。
    时间安排建议
    第1-2周:了解AI基础知识,完成初步的编程和数据分析学习。
    第3-4周:深入学习AI模型训练,同时掌握数据可视化技巧。
    第5-6周:重点放在AI产品管理和用户体验设计上,同时开始接触实际项目。
    第7-8周:深化特定领域知识,提升软技能,并积极参与社区活动。

总结
转型成为AI产品经理是一个持续的过程,需要不断学习和实践。通过上述学习路线图,你可以逐步建立起所需的技能和知识体系。记住,AI产品经理不仅需要理解技术细节,还需要具备良好的产品管理能力、市场洞察力以及跨领域合作的能力。希望这份学习路线能够帮助你成功地完成转型。
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如何学习AI大模型?

我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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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。

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👉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。

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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

👉获取方式:
😝有需要的小伙伴,可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓

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