年薪80w的AI产品经理技术知识合集
前言
最近，有很多的小伙伴向我咨询，为什么他们学习了大量的产品相关知识，却依然难以转行成为AI产品经理。经过分析，我发现主要原因可以归结为三点：不系统、没产出、不懂技术。那么，如何才能突破这些障碍，成功踏入AI产品经理的行列呢？下面我将结合自己的经验，为大家分享一些心得体会。
建立一个系统的学习框架
这意味着我们要对AI产品经理所需的技能有一个全面的认识，并按照一定的顺序逐步学习。例如，我们可以从基础的编程知识开始，逐步深入到机器学习、深度学习等高级技术。同时，我们还需要学习产品设计、用户体验、项目管理等相关知识。通过这样的系统学习，我们才能建立起完整的知识体系，为转行打下坚实的基础。
要有实际的产出
这意味着我们要在学习的过程中，不断地实践和总结。例如，我们可以尝试自己设计一个简单的AI产品，从需求分析、原型设计到上线推广，全过程参与。通过这样的实践，我们不仅能够将所学知识运用到实际工作中，还能够积累宝贵的经验，为未来的职业发展奠定基础。
掌握一定的技术知识
作为AI产品经理，我们不需要像技术人员那样精通各种编程语言和技术细节，但至少要对AI技术的基本原理和应用有所了解。这样，我们才能更好地与技术人员沟通，更好地理解产品的技术需求和限制。同时，掌握一定的技术知识也有助于我们在产品设计和优化过程中，提出更具创新性和可行性的方案。
要想成功转行成为AI产品经理，我们需要建立系统的学习框架，注重实践和产出，同时掌握一定的技术知识。通过不断地学习和实践，如果正在看文章的你，想要学习AI，但苦于没有方向，不知道怎么学习，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。这些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
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。
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。
五、AI大模型商业化落地方案
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
相信每个人都能够实现自己的职业目标，迈向年薪80w的AI产品经理之路。加油，让我们一起努力吧！