人工智能时代,想转型AI产品经理?这篇文章你不应该错过

前言

在这个日新月异的智能时代,人工智能(AI)已经从未来概念转变为推动各行各业发展的核心驱动力。作为连接技术与市场的桥梁,AI产品经理的角色愈发关键,他们不仅是技术的翻译者,更是创新的推动者。如果你正站在转型的十字路口,渴望踏入AI产品经理的行列,那么请跟随这篇指南,开启你的转型之旅。

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一、理解AI产品经理的核心价值

AI产品经理,首先是一位产品经理,这意味着你需要具备产品管理的基础能力,包括市场分析、用户需求洞察、产品规划与设计、项目管理以及市场推广策略等。但与众不同的是,你需要额外掌握AI技术的基本原理和应用,这包括但不限于机器学习、自然语言处理、计算机视觉等领域的知识。你的任务是将这些高深的技术转化为用户可感知、可受益的产品功能,实现技术的价值最大化。

二、技能升级:从零到一的准备

  1. 技术基础:学习Python等编程语言,虽然不需成为编码高手,但基本的编程能力能帮助你更好地与技术团队沟通。
  2. AI基础知识:通过在线课程、书籍、博客等资源,系统学习AI基础概念、常用算法、模型评估方法等。
  3. 行业洞察能力:跟踪AI领域的最新动态,理解技术趋势和应用场景,参加行业会议、研讨会,拓展视野。
  4. 产品思维:强化产品设计和用户体验的思维,学会如何从用户角度出发,设计解决问题的AI产品。
  5. 沟通与协作:提升跨部门沟通和团队协作能力,学会如何与工程师、设计师、市场人员等紧密合作。

三、实战演练:积累项目经验

  1. 参与AI项目:寻找机会参与或主导AI相关的项目,哪怕是小型的实验项目,都是宝贵的经验积累。
  2. 案例分析:深入分析成功的AI产品案例,理解其成功要素,同时也要学习失败案例的教训。
  3. 动手实践:利用现有的AI平台和工具,如Google Cloud、Azure、TensorFlow等,进行实际操作和原型开发。

四、打造个人品牌

  1. 内容创作:在博客、社交媒体上分享你的学习心得、行业观察,建立个人影响力。
  2. 网络拓展:加入AI和产品经理的社群、论坛,参与讨论,扩大人脉圈。
  3. 持续学习:保持对新技术、新应用的好奇心,不断学习,让自己成为行业内的知识节点。

五、转型策略与心态调整

• 小步快跑:不必等待完美时机,从小项目开始,逐步积累经验。
• 拥抱变化:AI领域日新月异,保持灵活性,快速适应变化。
• 心态调整:转型之路不会一帆风顺,保持耐心,勇于面对挑战,相信自己的选择。

六、详细且系统的学习资料分享

众所周知,AI行业技术发展日新月异,工具框架迭代非常之快,所以,对于立志从事AI行业技术岗的同学,没有一定的自我学习能力,跟不上时代的发展速度,就很容易可能被行业所淘汰。

所以我们一定要有强烈的危机意识,时刻记住学习,学习,学习!只有与时俱进才不会被时代淘汰。

你所有的不期而遇,都来自你努力后的惊喜,不断提升,就能在AI这一行蜕变成一名具备竞争力的职场强人。

君子藏器于身,待时而动。

无论您是刚刚开始学习AI大模型,还是想要学习AI提升自己,亦或是想要进阶和突破20~30K薪资范畴。学习的习惯很重要,但是最重要的还是要能持之以恒,任何不能坚持落实的计划都是空谈

如果你没有方向,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。这写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

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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。

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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。

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五、AI大模型商业化落地方案

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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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最后

在人工智能的广阔蓝海中,转型为AI产品经理既是挑战也是机遇。通过不断学习、实践与创新,你将能够在这个充满无限可能的领域中乘风破浪,创造出能够改变世界的产品。勇敢迈出第一步,未来已来,只待你来探索。

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