ai產(chǎn)品經(jīng)理靠譜嗎_ai產(chǎn)品經(jīng)理課程靠譜嗎
AI產(chǎn)品經(jīng)理全景成長指南:從定位到精通的系統(tǒng)化路徑在生成式AI與大模型技術爆發(fā)的當下，人工智能正加速走向產(chǎn)業(yè)落地，AI產(chǎn)品經(jīng)理作為技術商業(yè)化的關鍵樞紐，其重要性日益凸顯。本文深入剖析了AI產(chǎn)品經(jīng)理的職業(yè)定位、核心能力與成長路徑，結(jié)合最新行業(yè)趨勢與實戰(zhàn)案例，給大家提供了從入門到精通的系統(tǒng)化指南。在生成式AI與大模型技好了吧！
初識:產(chǎn)品經(jīng)理有哪些細分崗位?產(chǎn)品經(jīng)理并非一個單一的崗位，而是涵蓋了多種細分方向，每個方向都有其獨特的職責、技能要求和應用場景。本文將帶你深入了解產(chǎn)品經(jīng)理的五大細分崗位：功能型產(chǎn)品經(jīng)理、平臺/中臺產(chǎn)品經(jīng)理、策略產(chǎn)品經(jīng)理、商業(yè)產(chǎn)品經(jīng)理和AI產(chǎn)品經(jīng)理。產(chǎn)品經(jīng)理誕生于1927年(由寶潔公司麥克·艾等我繼續(xù)說。
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AI產(chǎn)品經(jīng)理轉(zhuǎn)型三部曲-技術篇②:《RAG和Markdown》隨著AI技術的飛速發(fā)展，AI產(chǎn)品經(jīng)理的角色也在不斷演變。本文作為“AI產(chǎn)品經(jīng)理轉(zhuǎn)型三部曲”的技術篇第二部分，深入探討了RAG(檢索增強生成)技術和Markdown語法在AI產(chǎn)品開發(fā)中的應用。我們在此前《AI產(chǎn)品經(jīng)理轉(zhuǎn)型認知篇-解構本質(zhì)》中，提到大語言模型(LLM)就像一位知識淵博的后面會介紹。
失控到掌控:轉(zhuǎn)型AI產(chǎn)品經(jīng)理,找回丟失的方向盤從傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理到AI產(chǎn)品經(jīng)理的轉(zhuǎn)型，是一場從確定性到不確定性的挑戰(zhàn)。本文深入探討了AI產(chǎn)品開發(fā)中需求定義、數(shù)據(jù)角色和上線標準的變化等會說。 確保推薦給HR的候選人是靠譜的。我們從一開始就接受了“犯錯”的可能性，并試圖去量化和管理它。數(shù)據(jù)角色的變化：從“產(chǎn)物”到“原料”等會說。
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淺談企業(yè)內(nèi)部B端產(chǎn)品落地AI的實踐企業(yè)內(nèi)部B 端產(chǎn)品如何有效落地AI?作者結(jié)合實戰(zhàn)經(jīng)驗，詳細剖析了其中的難題，并分享了一套實用的方法論，助力團隊在AI 落地過程中實現(xiàn)認知對齊與業(yè)務價值最大化。前言最近受邀在人人都是產(chǎn)品經(jīng)理上“就內(nèi)部B端產(chǎn)品落地AI”進行了一輪直播，就著這個機會發(fā)布了些招聘廣告，也對等我繼續(xù)說。
全方位、多層次構建 AI 眼鏡/XR 產(chǎn)品版圖,泉果基金調(diào)研龍旗科技旗下基金經(jīng)理共5位。旗下最近一年表現(xiàn)最佳的基金產(chǎn)品為泉果旭源三年持有期混合A(016709),近一年收益錄得21.33%。截至2025年7月9日，好了吧！ 已成功推出兩代AI 眼鏡產(chǎn)品，總出貨量超200 萬臺；2025 年，在原有AI眼鏡產(chǎn)品合作基礎上，公司與全球互聯(lián)網(wǎng)頭部客戶成功開拓AI 眼鏡配件類好了吧！
福建移動發(fā)布“雙萬兆”網(wǎng)絡與“AI+”產(chǎn)品共創(chuàng)AI+時代”雙萬兆網(wǎng)絡升級暨AI+產(chǎn)品煥新發(fā)布會。福建省通信管理局黨組書記、局長黃子河，福建省發(fā)改委黨組成員、福建省數(shù)據(jù)管理局局長郭文忠，福建省工業(yè)和信息化廳黨組成員、副廳長陳傳芳，中國移動福建公司黨委書記、董事長、總經(jīng)理姜峰，以及數(shù)十家戰(zhàn)略合作伙伴共同出席好了吧！
不懂算法,如何讓產(chǎn)品“智能”起來?——無算法團隊的產(chǎn)品經(jīng)理AI賦能(...是產(chǎn)品經(jīng)理為了規(guī)避開發(fā)自己瞎搞的”“典型的偽智能，跟真正的AI推薦系統(tǒng)比，就是個玩具”畢竟在大家的認知里，AI就得是神經(jīng)網(wǎng)絡，智能就得是深度學習畢竟在開發(fā)的認知里，沒個算法博士都不配談個性化推薦畢竟在老板的PPT里，“基于規(guī)則的動態(tài)分發(fā)”這句話，遠沒有“AI驅(qū)動的智能后面會介紹。
傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理轉(zhuǎn)型AI產(chǎn)品經(jīng)理的路徑與策略隨著人工智能技術的飛速發(fā)展，AI產(chǎn)品經(jīng)理成為了熱門且高薪的職業(yè)崗位。然而，許多傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理面臨著如何順利轉(zhuǎn)型的困惑。本文將深入探討說完了。 我總結(jié)了一個比較靠譜的轉(zhuǎn)型路徑。第一階段：建立AI認知(3個月左右)不要一上來就啃算法教科書，那樣容易勸退自己。我的建議是：重點理解應說完了。
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從0構建大型AI推薦系統(tǒng):冷啟動產(chǎn)品設計陷阱從零開始構建一個能支撐海量用戶和復雜場景的大型AI推薦系統(tǒng)，對產(chǎn)品經(jīng)理而言充滿挑戰(zhàn)。尤其在系統(tǒng)上線前的產(chǎn)品設計階段，一些關鍵決策點極易成為后續(xù)發(fā)展的瓶頸。本文將聚焦冷啟動策略設計、數(shù)據(jù)采集機制搭建以及MVP功能取舍這三大核心環(huán)節(jié)，并結(jié)合“冷啟動用戶體驗閉環(huán)”還有呢？
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