前言

这两年AI突然“火起来” 了 ，算是出现了一个“大转折”。

因为就在这2年里，全球所有“大厂”几乎同一时间挤破头在跟进AI技术，从ChatGPT发布，到谷歌、Facebook、亚马逊等都紧跟其后，再到国内百度、腾讯、阿里、字节等也随之在冲在后面。

对市场趋势敏感的产品经理们，想必也感受到了这个变化。也许你们也曾经想过要不要转行AI产品经理或者入行AI领域？

那AI相关的行业究竟值不值得做？如果想转行AI产品经理，现在是不是好时机？要是决定转行，得做好什么准备？

AI行业人才现状

找了这样几份行业报告数据，我们一起来看看真实的AI市场人才现状是怎样的，由脉脉发布的《2023年AIGC人才报告》显示：近两年，AIGC领域岗位数量井喷增长。2021年1-2月，AIGC领域岗位数量同比上涨281.88%。2022年1-2月，AIGC领域岗位数量同比增长76.74%。2023年1月ChatGPT横空出世，AIGC人才需求再度逆势上涨，岗位数量同比增长31.3%，创历史新高。另外AIGC领域热投岗位则以AI产品经理类、运营类等非技术岗位居多，存在一定供需结构失衡现象，也就是说，AI行业⼈才确实存在不小的缺口图片。

还有一份数据是由猎聘发布的《AIGC就业趋势大数据报告2023》显示，2023年1-10月，要求掌握AIGC的职位同比增长179.19%。

看到这里，你大概能够感悟到AI人才需求的趋势了吧，所以如果选择这个时候入行AI领域，算是正好抓住这个难得的机会了

那什么是AI产品经理？和产品经理又有什么区别呢？

AI产品经理是专门负责人工智能（AI）产品开发、推广及优化的人员，最终的目的是确保开发的AI产品能够满足市场需求并具有可行性。

看到这里，你有没有一点似曾相熟的感觉？这和产品的经理的定义不是非常相似吗~
是的，AI产品经理虽然多了AI的加持，但是依旧没有脱离产品经理的基本框架。

那AI产品经理的工作内容有哪些呢？

比如市场调研与需求分析、产品规划和设计、制定产品需求文档（PRD）、监督开发过程、用户测试与反馈收集等。

但是与产品经理的区别是，AI产品经理不仅需要具备深厚的技术背景，还需要足够了解人工智能技术的基本原理，所以这就要求AI产品经理是要有一定的技术理解力的。
AI产品经理的分类有哪些呢？

其实关于分类并没有统一的标准，小P列举一些常见的类型：
比如根据应用来划分，可以分为机器学习产品经理、计算机视觉产品经理、自然语言处理（NLP）产品经理等。

像计算机视觉产品经理，主要就是负责开发和管理基于计算机视觉技术的产品，如图像识别、目标检测和人脸识别等，这些产品在图像和视频处理领域应用是非常广泛的。

另外人工智能技术还会不断发展，应用领域也会随之更新和扩大，所以AI产品经理的分类也可能会有所变化，图片但是岗位的核心职责是不会变的~（点击收听NPDP公开课精选视频（含实操案例、竞品案例、用户画像）

那么如果想转行AI产品经理，要做好哪些准备呢？

首先你得对AI技术有个大概的了解，千万别被那些高大上的专业术语吓倒啦。比如你可以从一些基础入门课程开始，了解机器学习、深度学习等等这些基本概念。不用太担心自己没有基础会学不会，毕竟不是要成为技术专家图片。

如果你之前是产品经理，那么产品经理的基本工作流程你应很熟悉了。如果你是跨行转行AI产品经理的话，就需要了解产品规划、设计、开发、测试、上线等各个环节，以及每个环节需要注意的问题。

然后别忘了积累一些项目经验，比如你可以找一些与AI相关的项目来练练手，从需求分析、产品设计到项目管理，全程参与一下，多多动手和实践。
最后，就是一定要保持一颗积极学习的心态图片。因为AI技术更新迭代速度非常快，需要不断地学习，才能跟上它发展的步伐。

面对AI的浪潮，我们不必过于惊慌失措，更无需焦虑不安。保持开放和接纳的心态，对新技术、新工具保持敏锐的洞察力，将其灵活运用到现有的工作中。

当AI大潮席卷到我们的行业时，真正的考验其实在于能否更快、更好地掌握并应用这一工具。图片只有这样，我们才不会被时代的浪潮淹没~

如何学习AI大模型，享受AI红利？

如果正在看文章的你，想要学习AI，但苦于没有方向，不知道怎么学习，这里分享一份涵盖了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。这些学习资料不仅深入浅出，而且非常实用，让大家系统而高效地掌握AI大模型的各个知识点。

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一、大模型的学习路线

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

二、产品经理学习资料

三、640套AI大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

四、大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

五、AI大模型商业化落地方案

六、面试资料

我们学习AI大模型必然是想找到高薪的工作，下面这些面试题都是总结当前最新、最热、最高频的面试题，并且每道题都有详细的答案，面试前刷完这套面试题资料，小小offer，不在话下。

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