ai產(chǎn)品經(jīng)理知識_ai產(chǎn)品經(jīng)理知識圈
AI產(chǎn)品經(jīng)理全景成長指南:從定位到精通的系統(tǒng)化路徑三大AI產(chǎn)品經(jīng)理方向的核心差異隨著AI技術(shù)滲透到各行業(yè)，AI產(chǎn)品經(jīng)理這一角色已經(jīng)分化出多個專業(yè)化方向。根據(jù)技術(shù)在產(chǎn)品中的介入程度和應(yīng)用方式，當前行業(yè)主要存在三種差異明顯的AI產(chǎn)品經(jīng)理類型，每種類型對知識結(jié)構(gòu)、能力維度和職業(yè)發(fā)展路徑都有獨特要求。理解這些差異對于從小發(fā)貓。
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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)型認知篇-解構(gòu)本質(zhì)》中，提到大語言模型(LLM)就像一位知識淵博的是什么。
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小發(fā)貓。 跨領(lǐng)域的知識體系。懂數(shù)據(jù)：成為數(shù)據(jù)的首席質(zhì)檢官你需要能回答：需要準備什么樣的數(shù)據(jù)？如何清洗和標注數(shù)據(jù)？數(shù)據(jù)的隱私和合規(guī)性如何保證小發(fā)貓。
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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(yīng)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·艾還有呢？
淺談企業(yè)內(nèi)部B端產(chǎn)品落地AI的實踐助力團隊在AI 落地過程中實現(xiàn)認知對齊與業(yè)務(wù)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，就還有呢？ 教會他們新的知識和內(nèi)容，那么我們就不會被他們?nèi)〈?。我覺得AI和我們的合作其實可以分為三層。1.最底層是低復雜度的基礎(chǔ)工作，這些工作內(nèi)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(luò)，智能就得小發(fā)貓。 在財經(jīng)App看到“知識付費會員7折”廣告進來的白領(lǐng)用戶，看到的卻是和學生黨一樣的“校園特惠流量包”。她心里絕對無了個大語，覺得我們小發(fā)貓。
福建移動發(fā)布“雙萬兆”網(wǎng)絡(luò)與“AI+”產(chǎn)品共創(chuàng)AI+時代”雙萬兆網(wǎng)絡(luò)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！
傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理轉(zhuǎn)型AI產(chǎn)品經(jīng)理的路徑與策略在我20年的產(chǎn)品生涯中，經(jīng)歷過移動互聯(lián)網(wǎng)的爆發(fā)，也見證了AI技術(shù)從概念到落地的全過程。今天想和大家聊聊，傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理如何順利轉(zhuǎn)型成為AI產(chǎn)品經(jīng)理。01 傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理與AI產(chǎn)品經(jīng)理到底差在哪里？很多人以為AI產(chǎn)品經(jīng)理就是傳統(tǒng)PM加上一些AI知識，其實這是個誤區(qū)。我之前帶過的一等我繼續(xù)說。
產(chǎn)品經(jīng)理怎么用AI搭建你的專屬知識庫?想象一下，一個完美的知識庫能夠無縫集成您的工作流程，提供即時信息，提升工作效率。這不僅是產(chǎn)品經(jīng)理的夢想，更是AI技術(shù)的強大助力。在本文中，我們將詳細探討如何利用AI技術(shù)搭建您的專屬知識庫，讓繁瑣的工作變得更加輕松、高效。產(chǎn)品經(jīng)理日常工作中，收集資料并建設(shè)知識庫至關(guān)后面會介紹。
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從0構(gòu)建大型AI推薦系統(tǒng):冷啟動產(chǎn)品設(shè)計陷阱從零開始構(gòu)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(shè)計階段，一些關(guān)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(shè)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)”后面會介紹。
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