AI產(chǎn)品經(jīng)理線下課_ai產(chǎn)品經(jīng)理知識(shí)圖譜
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(shù)爆發(fā)的當(dāng)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(shù)商業(yè)化的關(guān)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(shí)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與大模型技是什么。
AI產(chǎn)品經(jīng)理轉(zhuǎn)型三部曲-技術(shù)篇②:《RAG和Markdown》隨著AI技術(shù)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(shù)篇第二部分，深入探討了RAG(檢索增強(qiáng)生成)技術(shù)和Markdown語法在AI產(chǎn)品開發(fā)中的應(yīng)用。我們在此前《AI產(chǎn)品經(jīng)理轉(zhuǎn)型認(rèn)知篇-解構(gòu)本質(zhì)》中，提到大語言模型(LLM)就像一位知識(shí)淵博的等我繼續(xù)說。
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(biāo)準(zhǔn)的變化，指出AI產(chǎn)品開發(fā)的核心在于從“邏輯驅(qū)動(dòng)”轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”。做AI產(chǎn)品，找不到方向盤“最終簡歷檢索效率能提高多少？”，“簡歷匹配的準(zhǔn)確是什么。
初識(shí):產(chǎn)品經(jīng)理有哪些細(xì)分崗位?產(chǎn)品經(jīng)理并非一個(gè)單一的崗位，而是涵蓋了多種細(xì)分方向，每個(gè)方向都有其獨(dú)特的職責(zé)、技能要求和應(yīng)用場景。本文將帶你深入了解產(chǎn)品經(jīng)理的五大細(xì)分崗位：功能型產(chǎn)品經(jīng)理、平臺(tái)/中臺(tái)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·艾是什么。
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AI產(chǎn)品經(jīng)理必修課:大熱的AIGC究竟是什么這是一篇寫給非技術(shù)崗的產(chǎn)品經(jīng)理/運(yùn)營的文章，闡述了AIGC和Generative AI(生成式人工智能)的概念及關(guān)系，并總結(jié)了AIGC對(duì)產(chǎn)品經(jīng)理的影響。一切要從一張AI“名畫”說起…2022年8月，美國科羅拉多州。游戲設(shè)計(jì)師杰森·艾倫(Jason Allen)借助Midjourney(一款A(yù)I繪畫工具)創(chuàng)作了一幅名等我繼續(xù)說。
AI產(chǎn)品經(jīng)理必修課:你必須知道的Token要點(diǎn)這是一份寫給非技術(shù)崗的產(chǎn)品經(jīng)理/運(yùn)營的token應(yīng)用指南?？梢栽诹私鈚oken概念的同時(shí)，也能夠知道設(shè)計(jì)產(chǎn)品時(shí)和token相關(guān)的注意點(diǎn)。自從2022年末OpenAI推出通用大語言模型ChatGPT后，這兩年各種大語言模型層出不窮，眼花繚亂?？赡苣銈児疽泊来烙麆?dòng)，“我們也要做AI+產(chǎn)品！”。..
淺談企業(yè)內(nèi)部B端產(chǎn)品落地AI的實(shí)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(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，詳細(xì)剖析了其中的難題，并分享了一套實(shí)用的方法論，助力團(tuán)隊(duì)在AI 落地過程中實(shí)現(xiàn)認(rèn)知對(duì)齊與業(yè)務(wù)價(jià)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(jìn)行了一輪直播，就著這個(gè)機(jī)會(huì)發(fā)布了些招聘廣告，也對(duì)還有呢？
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不懂算法,如何讓產(chǎn)品“智能”起來?——無算法團(tuán)隊(duì)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(gè)玩具”畢竟在大家的認(rèn)知里，AI就得是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，智能就得是深度學(xué)習(xí)畢竟在開發(fā)的認(rèn)知里，沒個(gè)算法博士都不配談個(gè)性化推薦畢竟在老板的PPT里，“基于規(guī)則的動(dòng)態(tài)分發(fā)”這句話，遠(yuǎn)沒有“AI驅(qū)動(dòng)的智能后面會(huì)介紹。
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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(shù)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。本文將深入探討傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理轉(zhuǎn)型為AI產(chǎn)品經(jīng)理的路徑與策略，幫助大家理解兩者之間的差異，分析轉(zhuǎn)型的優(yōu)勢與挑戰(zhàn)，并提供實(shí)用的轉(zhuǎn)型路徑建議，希望能幫到大小發(fā)貓。
從0構(gòu)建大型AI推薦系統(tǒng):冷啟動(dòng)產(chǎn)品設(shè)計(jì)陷阱從零開始構(gòu)建一個(gè)能支撐海量用戶和復(fù)雜場景的大型AI推薦系統(tǒng)，對(duì)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(shè)計(jì)階段，一些關(guān)鍵決策點(diǎn)極易成為后續(xù)發(fā)展的瓶頸。本文將聚焦冷啟動(dòng)策略設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)采集機(jī)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(dòng)用戶體驗(yàn)閉環(huán)”好了吧！
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