AI是大家都很关注的领域，然而对于大部分想要入行的同学来讲，AI的算法技术门槛相对较高，让很多空有热血但是缺少数学背景的同学望而却步。不知道什么时候，可能是“人人都是产品经理”这个论调的影响，产品经理这个岗位逐渐变成IT领域除了纯开发岗位之外的第二选择。

对于AI这个领域也不例外，产品经理这样的岗位也渐渐成为竞相争取的“肥差”，刚好我也在大厂做了一段时间的人工智能人工智能规划与决策知识库")品类产品的工作，结合我的经历谈一谈这方面的感受。

首先我想说“人人都是产品经理”在AI这个领域并不适用。先谈下AI类的产品经理跟其它的APP或者IT服务类产品的区别。

第一点，面向的受众不同，产品经理的本职工作是要设计出最贴合用户使用习惯的产品，然而因为目前AI的技术发展仍不像APP这样普及，大部分的AI产品的服务对象是to B端的企业用户， B端用户和C端用户的使用行为习惯是截然不同的，所以就有很多C端的产品转向B端出现的水土不服。

第二点，AI类别的产品经理同样需要面对相对这个岗位较高的门槛，当实现一款功能的设计的时候，最基础的认知就是要首先确定什么能做什么不能做，对于可见的一些服务，比方说手机APP中的用户使用用链路来讲，一个功能能否实现是比较容易确定的。但是如果是AI类产品的设计，需要涉及到对算法以及数据的理解，只有当产品经理真正了解每种算法的玩法以及数据的使用链路，才可以将功能做活，保留高鲁棒性。

第三点，因为AI技术还在快速发展，但是远没有达到人尽用、人尽知的地步，所以每一个AI产品经理当完成一款功能或产品的上线之后，都需要在教育用户和市场方面做足功夫。这一点也适用于所有新领域的产品。

那要如何成长为一个AI类的产品经理呢？博主还在学习阶段，但是可以把我的心得简单讲下。第一，快速的学习理解AI这个行业。

AI是整个互联网行业谈论最多的技术方向，有大的量的关于这个领域的垂直媒体会每天更新国内外最新的咨询，我每天上班和下班途中共两个小时，都会用来浏览媒体对AI的报道，从大牛离职这样的八卦新闻到新论文的发表都会看一看（付出了手机流量超标的严重代价），遇到需要仔细阅读的便收藏等到时间充裕的时候慢慢去学。

第二，学习AI的基础知识，不要只做产品“傻白甜”。听过很多开发吐槽产品经理什么都不懂，我也时常被吐槽。为了更深刻理解AI行业用户的使用习惯，要多多学习一些算法以及数据的分析方式，当然不必要像开发一样深入了解，只要从使用方式的角度了解即可。

每天会在下班后，多呆一小时去看看各种大牛的博客或者学一些视频在线课程，这样可以更好的理解AI行业用户的使用方式，跟用户近一点。同时当你理解了算法的一些原理之后，也会跟开发近一点。

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作为一名热心肠的互联网老兵，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。

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三、AI大模型经典PDF籍

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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

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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