AI产品经理怎样入门？

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

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