一、《AI产品经理知识扫盲》
1️⃣【AI的产品形态到底是什么】？
没有固定形态。实际上AI只是一种对传统产品或服务赋能的手段而已，将各种“中间件”（通常是一种训练好的模型，当输入一定数据后自动返回一定的输出值）、传感器等不同形式的软件、硬件融入传统产品或服务的使用或体验流程中。
AI只是一种工具而已，产品的终极目标仍然不变为用户创造最大价值，提供最佳用户体验。
2️⃣【AI产品的三要素】
算法+计算能力 +数据
3️⃣【AI产品经理核心能力】
人工智能技术+行业认知+数据分析+产品设计+项目管理+商业认知
了解技术边界，算法适用什么场景
融入开发过程，知道什么好做，什么不好做
协助系统架构师搭建合理的系统架构，知道什么该做，什么不该做
4️⃣【AI产品的分类】
个性化精准服务（例如金融产品个性化推荐）
替代简单或重复劳动（例如自动驾驶）
提升效率和准确率（例如反金融欺诈系统）、
提升用户体验（例如通过语音输入下达控制指令的智能居家机器人）
自主创作（现在大火的AIGC)
5️⃣【AI主流研究方向】
**机器学习 ：**机器学习算法分计算机视觉为监督学习、无监督学习和强化学
习。
**计算机视觉：**计算机能够自动处理和理解图像和视频数据。计算机视觉涉及图像处理、模式识别、机器学习等多个领域。
**自然语言处理：**涉及文本挖掘、语法分析、机器翻译等多个方面。现在大火的的Chatgpt
**人工智能芯片：**这个领域的主要任务是开发高性能、低功耗的AI芯片。
**人机协作：**人机协作主要涉及机器人技术、智能助理等多个领域。
6️⃣【AI产品成功的必要条件】
核心技术+产品化+商业化
7️⃣【AI产品经理VS传统的产品经理】
**数据分析和处理：**AI产品经理需要对数据进行深入分析和处理，以开发AI模型，例如机器学习和深度学习模型
**模型评估和优化：**利用已有的数据进行模型评估和优化，以确保模型能够准确预测未来事件。而传统产品经理通常关注产品的功能和用户体验。
**数据隐私和安全性：**AI产品需考虑隐私和安全性，传统产品经理也需要考虑到这一点，但它们在AI产品中的重要性更为突出。
**技术能力：**AI产品经理需要有深入的技术知识，了解机器学习算法，数据科学原理和编码技能
**需求输出：**AI产品经理输出的需求未必是确定的页面内容，可能是一堆规则和策略
如何学习AI大模型 ？
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
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• 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
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