在互联网的浪潮中，AI人工智能领域无疑是最引人注目的风口。AI产品经理，作为这一领域的新兴岗位，以其高薪、低压力、无年龄限制等优势，吸引了众多互联网从业者的目光。随着GPT等AIGC工具的兴起，AI产品经理的市场需求日益增长。

AI产品经理需不需要懂算法？🤔‍‍‍

AI产品经理不必像算法工程师那样精通算法，但必须能够与算法工程师有效沟通，了解如何管理AI项目，协调项目资源。

成功转行AI产品经理的三大能力🚀：

• 产品经理能力：市场调研、需求分析、产品设计、用户体验优化等。

• AI基础技术：Python、机器学习、深度学习等。

• 主流AIGC产品研究：深入理解市场上的主流AI产品。

AI产品经理的学习清单🌿🌿

一、AI产品经理全局讲解

1️⃣ AI产品架构全景图：从AI产品经理的视角全面了解人工智能。

2️⃣ AI产品全岗位分析：岗位分类、热招岗位分析、招聘需求剖析。

3️⃣ AI产品经理个人规划：能力模型、学习路径、职业规划。

二、Python编程

1️⃣ Python基础与进阶功能：从二进制世界到数据类型、基础数学运算。

2️⃣ 面向对象编程：函数、递归问题、文件操作、类和对象。

3️⃣ 通信与爬虫：网络通信协议、HTTP协议、socket协议、正则表达式。

4️⃣ 实战教学：爬虫、网络聊天室、电子表格处理、PDF文件读取、算法代码实操。

三、机器学习

1️⃣ 机器学习基础：概述、数学统计学基础、模型基础技术名词。

2️⃣ 机器学习类型：有监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习。

3️⃣ 机器学习流程：数据预处理、特征工程、模型验收。

4️⃣ 七大常用算法精讲：K邻近算法、线性回归、逻辑回归等。

5️⃣ 机器学习案例：用户推荐系统、价格预测模型、银行风控审查。

四、深度学习

1️⃣ 神经网络：感知机、多层神经网络、RBF神经网络。

2️⃣ 图像识别与卷积神经网络：图像识别、卷积神经网络技术原理、手写数字识别。

3️⃣ NLP与循环神经网络：自然语言处理、循环神经网络、生成式大语言模型。

4️⃣ AI绘画与生成对抗网络：AI绘画、生成对抗网络、Diffusion模型。

4️⃣ 深度学习案例讲解：人脸识别、文本分类、自动驾驶。

五、AI产品设计

1️⃣ 竞品调研：竞品选择与定位、功能与特性分析、市场定位与用户需求。

2️⃣ 需求分析与PRD文档：需求收集、功能需求定义、非功能需求定义、用例描述与场景分析、PRD文档撰写。

3️⃣ 模型训练数据准备：数据收集与清洗、标注与处理、增强与变换、数据划分。

4️⃣ 模型的构建与验收：模型选择与设计、特征工程、训练与优化、评估与验证。

5️⃣ 工程开发及产品上线运营：产品全局验收、发布与部署、监控与维护、优化与迭代。

六、AI产品项目管理

1️⃣ 敏捷项目管理：敏捷管理理念、Scrum框架、需求分析与拆解、迭代与增量、团队协作与沟通。

2️⃣ 瀑布模型管理：需求定义与规划、系统设计与实现、测试与验收、维护与版本管理。

3️⃣ 项目进度管理：进度计划与安排、跟踪与控制、延误分析与应对、报告与沟通。

4️⃣ 项目管理工具：项目管理软件概览、Teambition与Jira的配置与使用。

七、AI产品项目实操

1️⃣ “AI奢侈品估价”项目：竞品调研、需求分析、原型图和PRD文档、模型训练数据准备、产品评审。

2️⃣ 更多AI案例精讲：个性化推荐系统、用户评论意向书预测、智能客服产品。

八、AI产品经理面试求职

1️⃣ 岗位定位分析：个人能力与经验剖析、AI产品岗位解析、求职方向定位。

2️⃣ 简历修改和辅导：个人简介润色、工作经验修改、增加AI项目经验。

3️⃣ 岗位推荐和面试辅导：相关岗位内推、面试技巧、一对一模拟面试。

结语

AI产品经理是一个跨学科、跨领域的综合性岗位，它要求从业者不仅要有扎实的技术基础，还要有敏锐的市场洞察力和卓越的项目管理能力。

通过上述学习清单的系统学习，你将能够逐步构建起成为一名优秀AI产品经理所需的知识体系和技能。记住，持续学习和实践是通往成功的关键。祝你在AI产品经理的道路上一帆风顺！

大模型&AI产品经理如何学习

求大家的点赞和收藏，我花2万买的大模型学习资料免费共享给你们，来看看有哪些东西。

1.学习路线图

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。

2.视频教程

网上虽然也有很多的学习资源，但基本上都残缺不全的，这是我自己整理的大模型视频教程，上面路线图的每一个知识点，我都有配套的视频讲解。

（都打包成一块的了，不能一一展开，总共300多集）

因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方图片前往获取

3.技术文档和电子书

这里主要整理了大模型相关PDF书籍、行业报告、文档，有几百本，都是目前行业最新的。

4.LLM面试题和面经合集

这里主要整理了行业目前最新的大模型面试题和各种大厂offer面经合集。

👉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。

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：
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