AI产品经理需要熟悉AI基础知识,包括AI行业现状,数学统计学,AI模型构建和模型基本概念。
之所以需要具备这些知识,是因为实现AI产品必然会涉及相应的AI技术,如果AI产品经理不了解相应技术基础,就不能很好的和研发人员沟通,完成AI项目的管理。
当然,AI产品经理并不需要像AI算法工程师那样,懂很底层的技术细节、数学公式的逻辑推导,但其中涉及的基本概念和行业现状应有所了解。
下面从这三部分介绍~
AI行业现状
首先需要了解AI行业现状。AI的产业架构可以分成**基础技术层、算法层、应用层和解决方案层。
**1)**基础技术层:
硬件设备:包括用于AI计算的芯片、服务器和设备。例如云计算、GPU等。
基础软件:包括用于数据处理、模型训练和部署的开发工具和框架,例如Tensorflow、Pytorch等框架。
2)算法层:包括机器学习、深度学习、增强学习等算法。
3)应用层:主要是垂直领域应用,包括人工智能在医疗、金融、零售、交通等行业的具体应用,例如金融风控识别系统、智能客服系统等。
4)解决方案层:包括AI技术在智能制造、智慧城市、智慧医疗等场景的解决方案,主要关注如何将AI技术与特定行业的业务需求相结合,提供定制化的解决方案,以推动该行业的数字化转型和智能化发展。
其中基础技术层主要负责人员是软件开发,算法层负责人是算法工程师,而应用层和解决方案层是AI产品经理主要工作方向。
AI应用层和解决方案层中,涉及到的最新技术就是大模型,目前也是各科技企业竞相追逐的风口。CHATGPT、Gemini、Sora、文心一言、通义千问等大模型产品层出不穷,基于大模型的AI程序员Delvin已经能实现独立开发,最新的GPT4o已具有实时视频和语音功能;掌握大模型工具、紧跟AI应用前沿能帮助AI产品经理在竞争中脱颖而出。
数学统计学基本概念
数学统计学是人工智能的基础,AI产品经理应了解并掌握,包括线性代数、概率论和统计学的基本概念。
1)线性代数
线性代数是人工智能和机器学习中的基础数学概念,涉及向量、矩阵、线性方程组等内容。需要理解常量、向量、矩阵、张量的概念。
常量(Scalar):常量是一个单独的数值,比如一个用户的年龄数据。
向量(Vector):向量是一个有序的数值集合,具有大小和方向。比如多个用户的年龄数据集合。
**矩阵(Matrix):**矩阵是一个二维的数值集合,由行和列组成。矩阵可以看作是向量的推广,其中每个元素都有一个行索引和列索引。在机器学习中,矩阵常用于表示数据集或模型的参数,例如多个用户的年龄和收入数据、灰度图像的像素值均为2维矩阵。
张量(Tensor):张量是多维的数值集合,张量可以有任意数量的维度。在深度学习和神经网络中,张量是数据在神经网络中传播和处理的基本单位。常量是0阶张量,向量是1阶张量,矩阵是2阶张量,而彩色图片因为有RGB三通道,是3阶张量。
2)概率统计
需要重点掌握随机变量和概率分布,了解业务场景下的特征数据和模型结果概率分布情况,有助于产品经理对AI模型的验收(例如已知身高是正态分布,但模型输出的身高预测结果却不是正态分布的,则需要质疑模型效果)。
随机变量(Random Variable):
随机变量是描述随机现象结果的数学变量。它可以取多个值,分为离散和连续随机变量两类。离散随机变量:只能取有限个或可数无限个值的随机变量,如抛硬币的结果(正面或反面)。连续随机变量:可以取任意实数值的随机变量,如身高、体重等。
**概率分布(Probability Distribution):**概率分布描述了随机变量可能取值的概率分布情况,分成离散和连续概率分布两类。
离散概率分布主要有:
二项分布:描述了在一系列独立重复的是/非试验中成功的次数的概率分布。
泊松分布:用于描述单位时间或空间内随机事件发生次数的概率分布。
超几何分布:描述了从有限总体中抽取不放回样本的概率分布。贝努力分布:描述了只有两种可能结果的单次随机试验的概率分布。
多项式分布:描述了多项试验中每个类别出现次数的概率分布。
连续概率分布主要有:正态分布:也称为高斯分布,是最常见的连续概率分布,具有钟形曲线。
指数分布:描述了独立随机事件发生时间间隔的概率分布。
均匀分布:所有数值在一个区间内具有相同的概率密度的分布。
t分布:用于小样本情况下对总体均值的推断。
AI模型构建和模型基本概念
还应熟悉AI模型构建流程和模型基本概念,有助于更好的和研发协作,管理整个AI项目的研发周期。
1)**AI模型构建:主要包括模型设计、数据准备和特征选择、模型训练、模型验证4步,最后模型才会作为产品交付。
**其中,在模型设计阶段,产品经理需要明确当前的场景适用的算法有哪些、每种算法适合解决什么问题;在数据准备阶段,产品经理需结合业务判断什么数据更具有代表性,提供更高质量的数据;在模型验证阶段,需要评估模型是否达到了上线的标准。
2)模型基本概念:监督学习(Supervised Learning):指训练数据有标注,按照预测的结果类型,可以进一步分成分类(预测类别)和回归(预测数值)
无监督学习(Unsupervised Learning):指的训练数据中没有标注。主要用于聚类。
半监督学习(Semi-supervised Learning):介于监督学习和无监督学习之间,训练数据只有部分有标注,模型需要利用有标注和无标注的数据一起训练。
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四、AI大模型商业化落地方案
阶段1:AI大模型时代的基础理解
- 目标:了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
- 内容:
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践 - L1.5 GPT应用案例
阶段2:AI大模型API应用开发工程
- 目标:掌握AI大模型API的使用和开发,以及相关的编程技能。
- 内容:
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例 - L2.2 Prompt框架
- L2.2.1 什么是Prompt
- L2.2.2 Prompt框架应用现状
- L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
- L2.2.4 Prompt框架与Thought
- L2.2.5 Prompt框架与提示词 - L2.3 流水线工程
- L2.3.1 流水线工程的概念
- L2.3.2 流水线工程的优点
- L2.3.3 流水线工程的应用 - L2.4 总结与展望
- L2.1 API接口
阶段3:AI大模型应用架构实践
- 目标:深入理解AI大模型的应用架构,并能够进行私有化部署。
- 内容:
- L3.1 Agent模型框架
- L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
- L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
- L3.1.3 Agent模型框架的实现细节 - L3.2 MetaGPT
- L3.2.1 MetaGPT的基本概念
- L3.2.2 MetaGPT的工作原理
- L3.2.3 MetaGPT的应用场景 - L3.3 ChatGLM
- L3.3.1 ChatGLM的特点
- L3.3.2 ChatGLM的开发环境
- L3.3.3 ChatGLM的使用示例 - L3.4 LLAMA
- L3.4.1 LLAMA的特点
- L3.4.2 LLAMA的开发环境
- L3.4.3 LLAMA的使用示例 - L3.5 其他大模型介绍
- L3.1 Agent模型框架
阶段4:AI大模型私有化部署
- 目标:掌握多种AI大模型的私有化部署,包括多模态和特定领域模型。
- 内容:
- L4.1 模型私有化部署概述
- L4.2 模型私有化部署的关键技术
- L4.3 模型私有化部署的实施步骤
- L4.4 模型私有化部署的应用场景
学习计划:
- 阶段1:1-2个月,建立AI大模型的基础知识体系。
- 阶段2:2-3个月,专注于API应用开发能力的提升。
- 阶段3:3-4个月,深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。
- 阶段4:4-5个月,专注于高级模型的应用和部署。
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