基础篇（课时 2 ）
AIGC 行业视角
-
AIGC 的行业发展演进：传统模型/深度学习/大模型
-
AIGC 的产品设计演进：AI Embedded / AI Copilot / AI Agen
-
AIGC 的行业产业全景图
-
AIGC 的产品应用全景图
AIGC 职业视角
-
AI 产品经理/ AIGC 产品经理的典型岗位分析
-
AI 产品经理/ AIGC 产品经理的能力模型解析
-
AIGC 产品经理的能力图谱
AIGC 项目视角
-
AIGC 应用项目开发全流程是什么样的？和传统 AI 应用有哪些不同？
-
通过一个案例拆解 AI 项目的完整流程
-
通过一个案例拆解 AIGC 项目的完整流程
-
产品经理在 AI 和 AIGC 项目中扮演的角色是什么
算法篇（课时 6 ）
算法全景图：产品经理必须要懂的技术以及边界
-
一张产品经理看得懂的算法全景图
-
产品经理必须要懂哪些的算法，要懂到什么程度
-
产品经理需要掌握的算法相关概念和专业名词
产品经理必须要懂的 AI 技术
- 产品经理听得懂的AI技术
回归问题的算法与应用场景
分类问题的算法与应用场景
聚类问题的算法与应用场景
- 怎么评估一个 AI 模型的好坏？
产品经理评估 AI 模型需要关注哪些指标？
模型性能评估
模型稳定性评估
实战：基于传统 AI 设计个性化推荐产品
-
接需求：接到需求之后，该怎么思考？
-
PRD 产出：传统 AI 项目如何编写 PRD
-
提需求：算法做什么，工程做什么？
-
上线：需求评审之后，产品经理还要做什么？
产品经理必须要懂的 AIGC 技术
- 产品经理听得懂的 AIGC 技术
Transformer：大模型的底层原理
BERT：预训练语言模型领域的重要模型
GPT 系列模型：从 GPT-1 到 GPT-4
一个通用类大模型的训练全过程：Pretraining & SFT & RLHF
常用文本大模型技术：GPT4、LLaMa、Skylark、百川
CV 算法盘点：图像分类、目标检测、图像分割、多模态检索、OCR、3D点云
常用图像大模型技术：Stable Diffusion、CLIP、DALL-E
- 怎么评估一个 AIGC 模型的好坏？
产品经理评估 AIGC 模型和 AI 模型的区别是什么？
产品经理评估 AIGC 模型需要关注哪些指标？
实战：基于大模型设计个性化推荐产品
-
接需求：为什么要做？能不能做，可以怎么做？
-
PRD 产出：传统 AIGC 项目如何编写 PRD
-
提需求：如何给算法提需求，工程要做哪些改动
-
上线：大模型产品怎么验收？
技能篇（课时 8 ）
Prompt / PE 工程
-
什么是 Prompt，什么是好的 Prompt？
-
Prompt 基础：设计原则与结构框架
-
Prompt 进阶：思维链（CoT）与思维树（ToT）
-
Prompt 实战：实际应用场景中如何应用 Prompt
RAG
-
什么是 RAG，RAG 解决什么问题？
-
RAG 基础：词嵌入 Embedding，RAG 流程
-
RAG 进阶：知识库搭建：文档预处理、向量数据库、向量检索算法
-
RAG 实战：实际应用场景中如何应用 RAG
Single Agent / Multi-Agent
大模型应用 = 数据/PE + 算法/通用大模型 + 算力/GPU + 平台/大模型精调平台
-
工欲善其事，必先利其器，先讲讲 Agent Studio 大模型开发平台
-
从 Copilot 到 Agent（agent 概念，原理，和 Copilot 的对比）
-
coze 和他的变量，Function Calling，知识库，数据库，工作流
-
Single-Agent vs Multi-Agent
-
如何写好 Multi-Agent
AIGC 文生图/图生图
-
CV 算法和 AIGC 生图工具的应用场景分析
-
Stable Diffusion 生图的过程精讲
-
实战：Stable Diffusion 的 LoRA 模型使用
-
实战：使用自己的数据集做 Stable Diffusion 的 LoRA 模型微调
-
实战：基于 ComfyUI 精准控制图像生成
用 Coze 手搓一个智能体
-
实战1：用 coze 搭建一个单智能体（入门）
-
扣子是什么，可以做什么
-
5分钟搭建一个最简单的bot
-
prompt：bot 的身份和目标
-
插件：引入外部能力
-
知识库：知识与记忆能力
-
工作流： bot应该按什么流程处理信息
-
-
实战2：用 coze 搓一个多智能体（进阶）
-
切换到多 Agent 模式
-
配置和添加节点
-
调试与发布：发布到飞书与微信的bot
-
项目篇（课时 8 ）
一个 AIGC 应用类产品全流程 SOP 是什么样的
-
产品经理做设计的全流程整体介绍
-
全流程剖析详解
模型设计：大模型驱动下的产品方案
-
模型选型
-
数据工程
-
PE 工程
-
WorkFlow 编排
模型对齐：让大模型对齐业务场景------FineTune & RAG
本小节将从痛点分析、目标指标、达成路径、达成效果几个角度来展开课程，比如痛点分析（产品经理为什么要学习大模型微调？解决什么问题），目标指标（学习到什么程度？如何衡量）...
-
产品经理为什么要学习大模型对齐，对齐手段有哪些？
-
产品经理需要了解哪些微调技术？
-
产品经理在微调阶段需要配合做的事情
模型构建：大模型应用构建的几种路径
-
工程化
-
Agent-Workflow
-
LangChain
模型评测：把控模型质量------构建产品经理区别外行的护城河
本小节将从痛点分析、目标指标、达成路径、达成效果几个角度来展开课程，比如痛点分析（产品经理为什么要做 AIGC 的能力评测？），目标指标（做评测的目的是什么？）...
-
产品经理为什么要做 AIGC 大模型应用评测？
-
AIGC 大模型应用的评测包括哪些？通用评测，场景化评测，安全策略？
-
如何建设一套适合业务场景的 AIGC 大模型应用的评测体系
模型提升：产品上线后的持续迭代
本小节将从痛点分析、目标指标、达成路径、达成效果几个角度来展开课程，比如痛点分析（产品经理为什么要做 AIGC 的内容质量管理？），目标指标（做内容质量管理的目的是什么？）...
-
产品经理为什么要做 AIGC 大模型应用的内容质量管理？
-
上线后的 AIGC 大模型应用的监控怎么做？
-
设计一套 AIGC 内容质量管理体系，持续跟踪监控线上 AIGC 应用的内容质量，诊断问题，分析数据，优化大模型训练流程，做到 AIGC 应用的不断迭代
实战篇（课时 10 ）
如何做 AIGC 应用类产品方案设计
在 "AIGC +产品" 中，产品经理有没有可参考的 AIGC 产品应用设计模型，可以指导产品经理落地应用
-
大模型项目分析和常见的 AIGC 项目类型
-
如何判断业务场景是否适用大模型
-
如何评估大模型方案，包括技术路径选型，实现成本...
-
AIGC 要获取哪些数据
-
如何做技术预研
-
如何与技术同学沟通协作
-
产品 PRD 文档撰写
RAG 产品实战："企业问答知识库"和"智能客服"产品设计实战
- 项目背景：
通过智能客服产品，带领大家完整体验一个 AIGC 产品的建设全流程。
- 项目内容：
对比传统 AI 智能客服机器人，掌握如何一步一步通过 Prompt、RAG 等技术，提升客服机器人能力。实现一个 AIGC 智能客服。
- 知识点：
Prompt：Prompt 工程设计，掌握 Prompt 的编写、调优、评测和应用
RAG：产品经理如何使用 RAG，以及如何对 RAG 的召回结果进行评估，评估指标有哪些
Embedding：词嵌入 Embedding 是什么，从关键词搜索转为向量搜索，如何选型向量数据库和检索算子
知识库：如何设计知识库
评估：为保证客服机器人满足上线标准，产品如何评估客服机器人
安全性：客服机器人生产内容的把控
Agent 产品实战：类钉钉/飞书的个人助理 Bot 产品设计实战
- 项目背景：
钉钉/飞书个人助理，是目前比较容易切入，且后续可应用场景比较广泛的 AIGC 项目，通过该项目可以帮助大家从 0-1 创建个人助理
- 项目内容：
个人助理竞品分析，产品定位，通过 RAG 实现个人助理的知识储备，Function Call 和自定义 Function 帮助用户快速解决业务问题。
- 知识点：
AI Copilot 模式：掌握 AI Copilot 模式的产品设计理念的落地方案
意图识别：业务领域数据微调，通过多轮对话实现意图识别
Function Calling：让大模型使用工具，扩展自己的能力
知识库：具备业务知识(壁垒)，分析回答业务问题
报表化总结：报表化内容生成和反馈
多模态产品实战：智能生成图片/视频的营销创意类产品工具设计实战
- 项目背景：
市场上 Midjourney，Stable Diffusion 等图像生成工具的优势在于可以生成很真实的图片，但劣势在于受控性差。通过打造一款受控性强的图像生成平台，解决以上问题。同时帮助大家理解，文生图原理以及实际产品应用。
- 项目内容：
文生图平台竞品分析，产品的差异点与用户痛点分析。Prompt 智能语义分析，以及文生图相关算法
- 知识点：
Prompt 智能语义分析，优化 Prompt 描述，生成更符合用户意图的图像。
Stable Diffusion：文生图模型，精准可控，SD 可控图像生成
LoRA 模型的训练：SD 的 LoRA模型和微调
ComfyUI：ComfyUI 的产品化应用
相关图像类大模型：相关图像检测、分类的大模型
平台类产品实战：Agent 智能体生产平台产品设计实战，让业务人员在线构建场景大模型
这里直播你更了解平台而且讲了几个案例了也可以答疑
- 项目背景：
利用 AIGC 的能力，释放算法生产力，只通过业务人员+平台模式，实现模型精调评估，快速对其和产出场景大模型。
- 项目内容：
场景大模型生产平台定位，产品同学将业务需求拆解、转化成机器可理解的自然语言等描述，通过算法工具基于小样本的方式微调模型，实现产品同学自行构建场景大模型，即时评估效果、并进行策略应用，让模型和人的价值观对齐、认知对齐，从而达到复制人的能力，全程无算法工程师参与。
- 知识点：
Few-shot learning
对齐引擎的设计：提示词 prompt-engineering、模型微调 finetune、强化训练 RLHF
对齐工具：微调finetune工具、benchmark工具、蒸馏工具、数据生产工具、案例库、Prompt&规则库
面试篇（课时 6 ）
AIGC 产品经理面试
-
AIGC产品经理招聘现状与趋势
-
AIGC产品经理简历撰写和注意事项
-
AIGC产品经理高频面试题解析：面试官的目的，回答思路，回答样例
-
AIGC产品经理1V1面试模拟
-
谈offer和选offer，哪些公司更值得去，哪些要避雷
AIGC 产品经理职场提升
-
如何与领导同频沟通，拉齐与领导的认知
-
接手AIGC探索型项目，如何破局
-
AIGC时代，产品经理的持续提升
- 技术快速发展，作为AIGC产品经理，如何快速跟上这个时代，有哪些网站可以关注