AIGC产品经理学习路径

  1. 基础篇(课时 2 )

  1. 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

  1. 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

  1. 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

  1. 算法篇(课时 6 )

  1. 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

  1. 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

  1. 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?

  1. 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?

  1. 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?

  1. 技能篇(课时 8 )

  1. 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

  1. 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

  1. 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

  1. 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

  1. 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

  1. 项目篇(课时 8 )

  1. 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

  1. 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

  1. 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

  1. 模型构建:大模型应用构建的几种路径

  • 工程化

  • Agent-Workflow

  • LangChain

  1. 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

  1. 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

  1. 实战篇(课时 10 )

  1. 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

  1. 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

  1. 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

  1. 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

  1. 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

  1. 面试篇(课时 6 )

  1. 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

  1. 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

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