AI大模型产品经理成长之路：从零基础到专家的详细学习路线全解析【AI大模型产品经理学习路线】
一、AI产品经理和和通用型产品经理的异同：
市面上不同的公司对产品经理的定位有很大的差别，一名合格的产品经理是能对软件产品整个生命周期负责的人。
思考框架相同：AI产品经理和通用型软件产品经理的底层思考框架是一样的，都是要经历产品立项、需求分析、产品设计、产品执行管理（研发测试）、验收、分析迭代这几个阶段。
思维模式不同：通用型产品经理，只需要把业务流程、痛点理清楚，在进行逻辑处理、界面流程化，软件化即可。
而AI产品是AI技术为出发点，为各行各业提供全新的解决方案，甚至会变更原来的业务流程和使用方式。
- 1、根据公司类型（AI公司与非AI公司）及是否自研区分AI产品经理对AI能力的要求：
人工智能已经成为国家的重点发展方向之一，各行各业也加入到AI这个大家庭。除了AI公司招聘AI产品经理，一些传统公司也招。
如下为AI公司的 AI产品经理的招聘要求：
如下为非AI公司的 AI产品经理的招聘要求：
- 2、AI产品的使用群体（购买群体）和载体
AI产品经理分为toB AI产品经理、toC AI产品经理、AI硬件产品经理。
侧重点：
toB AI产品经理： 实际效果, 业务场景
toC AI产品经理： 用户体验, 数据运营
AI硬件产品经理： 使用场景（商场、家里）、硬件运维
二、AI产品经理必备的技能
除了通用型产品经理需要的技能外，还需要加强 对AI场景、AI能力效果、AI算法、数据的理解。
其实AI产品经理就是 用 数据+AI算法 形成效果好的AI应用或场景。
三、如何成为AI产品经理：
1、了解AI应用场景和技术：多看多试用，BATH 等大公司都有智能云平台，从AI应用场景、产品（体验）、报价等全方位了解。
以下是AI产品经理涉及到的AI技术，并不是说每个技术都非常熟悉，也不是要对算法细节精通。而是根据自己涉及的领域从单点向外辐射，了解各算法、模型的使用场景及其优劣势，逐渐丰富AI技术体系。
由于目前很多AI能力的效果还无法达到商用效果，所以某些AI类产品会混合规则类、统计学的方法去尽量规避AI算法的不可预测性。
2、了解数据对AI产品的重要性：AI产品的核心是数据，只有有效的数据+合适的算法才能合成符合需求的AI模型。
前期尽量参与到产品生命周期的每个细节（包括数据标注、后期运营）
3、熟悉AI类产品的评价指标。比如智能客服问答的召回率、准确率；ASR的句识别准确率、和字识别准确率等。
四、如果你刚成为AI产品经理尽量做到如下：
1、多问：问AI算法工程师调参的来龙去脉，
2、多做：自己标注和修改数据
3、多听：测试人员的体验优化建议
4、如果可以，每个岗位都轮一段时间。
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落地AI应用绝对不是写几个prompt，调几个API就能搞定的，企业真正需要的，是能搞定这三项核心能力的人：
✅RAG：融入外部信息，修正模型输出，给模型装靠谱大脑
✅Agent智能体：让AI自主干活，通过工具调用（Tools）环境交互，多步推理完成复杂任务。比如做智能客服等等……
✅微调：针对特定任务优化，让模型适配业务
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