前言
在這個日新月異的智能時代,人工智能(AI)已經從未來概念轉變為推動各行各業發展的核心驅動力。作為連接技術與市場的橋梁,AI產品經理的角色愈發關鍵,他們不僅是技術的翻譯者,更是創新的推動者。如果你正站在轉型的十字路口,渴望踏入AI產品經理的行列,那么請跟隨這篇指南,開啟你的轉型之旅。
一、理解AI產品經理的核心價值
AI產品經理,首先是一位產品經理,這意味著你需要具備產品管理的基礎能力,包括市場分析、用戶需求洞察、產品規劃與設計、項目管理以及市場推廣策略等。但與眾不同的是,你需要額外掌握AI技術的基本原理和應用,這包括但不限于機器學習、自然語言處理、計算機視覺等領域的知識。你的任務是將這些高深的技術轉化為用戶可感知、可受益的產品功能,實現技術的價值最大化。
二、技能升級:從零到一的準備
- 技術基礎:學習Python等編程語言,雖然不需成為編碼高手,但基本的編程能力能幫助你更好地與技術團隊溝通。
- AI基礎知識:通過在線課程、書籍、博客等資源,系統學習AI基礎概念、常用算法、模型評估方法等。
- 行業洞察能力:跟蹤AI領域的最新動態,理解技術趨勢和應用場景,參加行業會議、研討會,拓展視野。
- 產品思維:強化產品設計和用戶體驗的思維,學會如何從用戶角度出發,設計解決問題的AI產品。
- 溝通與協作:提升跨部門溝通和團隊協作能力,學會如何與工程師、設計師、市場人員等緊密合作。
三、實戰演練:積累項目經驗
- 參與AI項目:尋找機會參與或主導AI相關的項目,哪怕是小型的實驗項目,都是寶貴的經驗積累。
- 案例分析:深入分析成功的AI產品案例,理解其成功要素,同時也要學習失敗案例的教訓。
- 動手實踐:利用現有的AI平臺和工具,如Google Cloud、Azure、TensorFlow等,進行實際操作和原型開發。
四、打造個人品牌
- 內容創作:在博客、社交媒體上分享你的學習心得、行業觀察,建立個人影響力。
- 網絡拓展:加入AI和產品經理的社群、論壇,參與討論,擴大人脈圈。
- 持續學習:保持對新技術、新應用的好奇心,不斷學習,讓自己成為行業內的知識節點。
五、轉型策略與心態調整
? 小步快跑:不必等待完美時機,從小項目開始,逐步積累經驗。
? 擁抱變化:AI領域日新月異,保持靈活性,快速適應變化。
? 心態調整:轉型之路不會一帆風順,保持耐心,勇于面對挑戰,相信自己的選擇。
六、詳細且系統的學習資料分享
眾所周知,AI行業技術發展日新月異,工具框架迭代非常之快,所以,對于立志從事AI行業技術崗的同學,沒有一定的自我學習能力,跟不上時代的發展速度,就很容易可能被行業所淘汰。
所以我們一定要有強烈的危機意識,時刻記住學習,學習,學習!只有與時俱進才不會被時代淘汰。
你所有的不期而遇,都來自你努力后的驚喜,不斷提升,就能在AI這一行蛻變成一名具備競爭力的職場強人。
君子藏器于身,待時而動。
無論您是剛剛開始學習AI大模型,還是想要學習AI提升自己,亦或是想要進階和突破20~30K薪資范疇。學習的習慣很重要,但是最重要的還是要能持之以恒,任何不能堅持落實的計劃都是空談
如果你沒有方向,這里分享一份涵蓋了AI大模型入門學習思維導圖、精品AI大模型學習書籍手冊、視頻教程、實戰學習等錄播視頻。這寫學習資料不僅深入淺出,而且非常實用,讓大家系統而高效地掌握AI大模型的各個知識點
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一、大模型的學習路線
第一階段(10天):初階應用
該階段讓大家對大模型 AI有一個最前沿的認識,對大模型 AI 的理解超過 95% 的人,可以在相關討論時發表高級、不跟風、又接地氣的見解,別人只會和 AI 聊天,而你能調教 AI,并能用代碼將大模型和業務銜接。
- 大模型 AI 能干什么?
- 大模型是怎樣獲得「智能」的?
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型應用業務架構
- 大模型應用技術架構
- 代碼示例:向 GPT-3.5 灌入新知識
- 提示工程的意義和核心思想
- Prompt 典型構成
- 指令調優方法論
- 思維鏈和思維樹
- Prompt 攻擊和防范
- …
第二階段(30天):高階應用
該階段我們正式進入大模型 AI 進階實戰學習,學會構造私有知識庫,擴展 AI 的能力。快速開發一個完整的基于 agent 對話機器人。掌握功能最強的大模型開發框架,抓住最新的技術進展,適合 Python 和 JavaScript 程序員。
- 為什么要做 RAG
- 搭建一個簡單的 ChatPDF
- 檢索的基礎概念
- 什么是向量表示(Embeddings)
- 向量數據庫與向量檢索
- 基于向量檢索的 RAG
- 搭建 RAG 系統的擴展知識
- 混合檢索與 RAG-Fusion 簡介
- 向量模型本地部署
- …
第三階段(30天):模型訓練
恭喜你,如果學到這里,你基本可以找到一份大模型 AI相關的工作,自己也能訓練 GPT 了!通過微調,訓練自己的垂直大模型,能獨立訓練開源多模態大模型,掌握更多技術方案。
到此為止,大概2個月的時間。你已經成為了一名“AI小子”。那么你還想往下探索嗎?
- 為什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型訓練
- 求解器 & 損失函數簡介
- 小實驗2:手寫一個簡單的神經網絡并訓練它
- 什么是訓練/預訓練/微調/輕量化微調
- Transformer結構簡介
- 輕量化微調
- 實驗數據集的構建
- …
第四階段(20天):商業閉環
對全球大模型從性能、吞吐量、成本等方面有一定的認知,可以在云端和本地等多種環境下部署大模型,找到適合自己的項目/創業方向,做一名被 AI 武裝的產品經理。
- 硬件選型
- 帶你了解全球大模型
- 使用國產大模型服務
- 搭建 OpenAI 代理
- 熱身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地計算機運行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例:如何優雅地在阿里云私有部署開源大模型
- 部署一套開源 LLM 項目
- 內容安全
- 互聯網信息服務算法備案
- …
學習是一個過程,只要學習就會有挑戰。天道酬勤,你越努力,就會成為越優秀的自己。
如果你能在15天內完成所有的任務,那你堪稱天才。然而,如果你能完成 60-70% 的內容,你就已經開始具備成為一名大模型 AI 的正確特征了。
二、產品經理學習資料
三、640套AI大模型報告合集
這套包含640份報告的合集,涵蓋了AI大模型的理論研究、技術實現、行業應用等多個方面。無論您是科研人員、工程師,還是對AI大模型感興趣的愛好者,這套報告合集都將為您提供寶貴的信息和啟示。
四、大模型經典PDF籍
隨著人工智能技術的飛速發展,AI大模型已經成為了當今科技領域的一大熱點。這些大型預訓練模型,如GPT-3、BERT、XLNet等,以其強大的語言理解和生成能力,正在改變我們對人工智能的認識。 那以下這些PDF籍就是非常不錯的學習資源。
五、AI大模型商業化落地方案
六、面試資料
我們學習AI大模型必然是想找到高薪的工作,下面這些面試題都是總結當前最新、最熱、最高頻的面試題,并且每道題都有詳細的答案,面試前刷完這套面試題資料,小小offer,不在話下。
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最后
在人工智能的廣闊藍海中,轉型為AI產品經理既是挑戰也是機遇。通過不斷學習、實踐與創新,你將能夠在這個充滿無限可能的領域中乘風破浪,創造出能夠改變世界的產品。勇敢邁出第一步,未來已來,只待你來探索。