AI产品经理学习路径:从零基础到精通,从此篇开始!

一、AI产品经理和和通用型产品经理的异同:

市面上不同的公司对产品经理的定位有很大的差别,一名合格的产品经理是能对软件产品整个生命周期负责的人。

思考框架相同: AI产品经理和通用型软件产品经理的底层思考框架是一样的,都是要经历产品立项、需求分析、产品设计、产品执行管理(研发测试)、验收、分析迭代这几个阶段。

思维模式不同 :通用型产品经理,只需要把业务流程、痛点理清楚,在进行逻辑处理、界面流程化,软件化即可。

而AI产品是AI技术为出发点,为各行各业提供全新的解决方案,甚至会变更原来的业务流程和使用方式。

  • 1、根据公司类型(AI公司与非AI公司)及是否自研区分AI产品经理对AI能力的要求:

人工智能已经成为国家的重点发展方向之一,各行各业也加入到AI这个大家庭。除了AI公司招聘AI产品经理,一些传统公司也招。

如下为AI公司的 AI产品经理的招聘要求:

如下为非AI公司的 AI产品经理的招聘要求:

  • 2、AI产品的使用群体(购买群体)和载体

​ AI产品经理分为toB AI产品经理、toC AI产品经理、AI硬件产品经理。

侧重点:

toB AI产品经理: 实际效果, 业务场景

toC AI产品经理: 用户体验, 数据运营

AI硬件产品经理: 使用场景(商场、家里)、硬件运维

二、AI产品经理必备的技能

除了通用型产品经理需要的技能外,还需要加强 对AI场景、AI能力效果、AI算法、数据的理解。

其实AI产品经理就是 用 数据+AI算法 形成效果好的AI应用或场景。

三、如何成为AI产品经理:

1、了解AI应用场景和技术: 多看多试用,BATH 等大公司都有智能云平台,从AI应用场景、产品(体验)、报价等全方位了解。

​ 以下是AI产品经理涉及到的AI技术,并不是说每个技术都非常熟悉,也不是要对算法细节精通。而是根据自己涉及的领域从单点向外辐射,了解各算法、模型的使用场景及其优劣势,逐渐丰富AI技术体系。

由于目前很多AI能力的效果还无法达到商用效果,所以某些AI类产品会混合规则类、统计学的方法去尽量规避AI算法的不可预测性。

2、了解数据对AI产品的重要性:AI产品的核心是数据,只有有效的数据+合适的算法才能合成符合需求的AI模型。

前期尽量参与到产品生命周期的每个细节(包括数据标注、后期运营)

3、熟悉AI类产品的评价指标。 比如智能客服问答的召回率、准确率;ASR的句识别准确率、和字识别准确率等。

四、如果你刚成为AI产品经理尽量做到如下:

1、多问:问AI算法工程师调参的来龙去脉,

2、多做:自己标注和修改数据

3、多听:测试人员的体验优化建议

4、如果可以,每个岗位都轮一段时间。

如何学习AI大模型 ?

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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;

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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

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