三个月转行AI产品经理（避坑＋高效路径）非常详细收藏这一篇就够！
AI产品经理负责为公司或组织设计和管理人工智能产品的开发和推广过程。AI产品经理需要有深入的技术知识和对市场趋势的了解，以确保开发的产品可以满足客户的需求并且具有竞争力。他们需要与开发团队、业务人员和客户进行紧密的合作，以确保产品在不断发展和改进的同时保持良好的用户体验和商业价值。
01
AI产品经理的分类
人工智能三大基石：
数据、计算、算法
大数据：数据为王，各行各业纷纷抢占用户数据，利用大数据描绘用户精准画像，从而进行丰富的个性化推荐、精准营销。
电商领域：线上“猜你喜欢”，线下门店通过附近居民用户画像进行“千店千面”的布局。
搜索领域：搜索结果个性化，“千人千面”
新闻资讯：个性化推荐
计算力：从集中式计算到分布式计算（云计算），从CPU到GPU/FPGA/神经网络芯片，从普通计算到量子计算
AI细分行业
【2B】
1.智能客服：电商（淘宝、京东）、运营商
2.垂直行业的AI助手：法律（ Ross Intelligence）、金融（ Kensho）、体育（ StatMuse）、医疗健康（ Watson）
3.自动驾驶&辅助驾驶：特斯拉、谷歌、苹果、滴滴
4.其他：BI、政府业务、教育、农业、交通、天气、AI平台
【2C】
1、智能家居：智能家庭机器人、智能音箱、智能手表等等，成为智能家居控制中心（小米、360、京东）
2、智能语音助手：Siri、Cortana、Google Assistant、度秘、Bixby
3、其他：各类Bot、AR/VR、无人机
AI产品经理的分类
一、狭义AI产品经理
1、语义类AI产品经理
对话PM。可以再细分为聊天、垂类（各种领域domain，比如音乐、天气、备忘……）等。
知识图谱PM、机器翻译PM、搜索PM……
2、语音类AI产品经理
ASR PM
TTS PM
3、视觉类AI产品经理
人脸识别PM
车辆识别PM
智能视频分析PM（涵盖了人脸、车辆、多目标等等）
图像检索PM
4、机器学习类AI产品经理
在出行、推荐、大数据等各种领域应用了机器学习技术的PM
5、终端应用类AI产品经理
还有一些PM，通过各种终端载体形式，也直接应用了以上4种AI技术中的1种或多种，比如
实体机器人PM
虚拟机器人PM
智能车载PM
智能家居PM（含智能音箱PM）
穿戴式设备PM（含VR、AR、MR、手表、手环、耳机等）
其他互联网产品形态的PM（公众号、QQ群、web页面、App等）
二、广义AI产品经理
1、终端应用类产品经理（非狭义AI）
在前文提及的实体机器人、虚拟机器人、智能车载、智能家居、穿戴式设备、其他互联网产品形态等各种终端载体上，没有直接应用（但间接涉及了）语义、语音、计算机视觉和机器学习这4种AI技术的PM
2、策略类产品经理（非狭义AI）
在出行、推荐、大数据等领域，没有直接应用（但间接涉及了）机器学习技术的PM
3、非成熟AI技术类
脑机接口
量子计算
其他……
02
AI产品经理的工作职责
1.研究市场和行业趋势，了解潜在客户的需求和偏好
2.确定产品的功能和规格，并制定开发路线图
3.与团队协作，确保开发进度与计划相符
4.设计和测试产品的用户体验和交互设计
5.与销售和市场团队合作，制定营销策略和销售计划
6.监督产品的性能和客户反馈，并及时进行调整和改进
03
AI产品经理所需技能
1.深入了解人工智能和机器学习等相关技术
2.具有优秀的项目管理和团队协作能力
3.熟练运用数据分析和市场调研工具，能够有效地收集和分析数据
4.具备出色的沟通和协商能力，能够有效地与不同部门的人员进行合作
5.对于市场趋势和技术发展保持敏锐的洞察力
04
AI产品经理所需关键技能和特点
-
技术知识：AI产品经理需要对人工智能和机器学习等相关技术有深入的了解，这样才能更好地设计和管理AI产品的开发过程。
-
商业思维：AI产品经理需要具备商业思维，了解市场趋势和客户需求，从而确定产品的功能和规格，以确保产品能够创造商业价值。
-
项目管理能力：AI产品经理需要具备出色的项目管理能力，能够制定开发计划和路线图，并监督开发团队的进展，以确保项目按时交付。
-
数据分析能力：AI产品经理需要能够有效地收集和分析数据，以了解用户需求和产品表现，并根据数据做出调整和优化。
-
用户体验设计能力：AI产品经理需要具备出色的用户体验设计能力，能够设计并测试产品的用户界面和交互流程，以确保产品具有良好的用户体验。
-
沟通协作能力：AI产品经理需要具备出色的沟通和协作能力，能够与不同部门的人员进行合作，包括开发团队、业务人员、销售人员等。
-
创新精神：AI产品经理需要有创新精神，能够不断推动产品的创新和改进，以确保产品具有竞争力和长期的商业价值。
05
AI产品经理可能会面临以下痛点
-
技术限制：AI产品经理需要对人工智能和机器学习等技术有深入的了解，但是技术更新换代很快，需要不断地学习和更新知识，这对于AI产品经理来说可能是一个挑战。
-
需求不明确：AI产品经理需要确定产品的功能和规格，但是客户的需求可能不是很明确，需要AI产品经理不断地沟通和协商，以确保产品能够满足客户需求。
-
开发进度不稳定：AI产品经理需要与开发团队紧密合作，但是开发进度可能受到技术、资源和其他因素的影响，导致开发进度不稳定，需要AI产品经理不断调整和协调。
-
数据分析和处理问题：AI产品经理需要有效地收集和分析数据，但是数据可能不完整或不准确，需要AI产品经理花费大量的时间和精力来清理和处理数据。
-
缺乏市场经验：AI产品经理需要对市场和行业趋势有深入的了解，但是他们可能缺乏相关的市场经验，需要不断地学习和了解市场动态。
-
产品营销和推广：AI产品经理需要与销售和市场团队合作，制定营销策略和推广计划，但是他们可能缺乏相关的营销和推广经验，需要不断学习和了解市场动态。
读者福利：如果大家对大模型感兴趣，这套大模型学习资料一定对你有用
对于0基础小白入门：
如果你是零基础小白，想快速入门大模型是可以考虑的。
一方面是学习时间相对较短，学习内容更全面更集中。
二方面是可以根据这些资料规划好学习计划和方向。
包括：大模型学习线路汇总、学习阶段，大模型实战案例，大模型学习视频，人工智能、机器学习、大模型书籍PDF。带你从零基础系统性的学好大模型！
有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】
一、大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生
2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：
国内大模型相关岗位缺口达47万
初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）
70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点
真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！
二、如何学习大模型 AI ？
AI取代的不是人类，而是不会用AI的人！麦肯锡最新报告显示：掌握AI工具的从业者生产效率提升47%，薪资溢价达34%！
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“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。
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。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括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免费分享出来。
1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工
熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你：
✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）
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。
这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
