AI產(chǎn)品經(jīng)理課程_ai產(chǎn)品經(jīng)理課程推薦
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byAndrewNg:聚焦AI項目工程化落地難點京東圖書數(shù)據(jù)顯示，這三本書的AI產(chǎn)品經(jīng)理讀者留存率達(dá)73%,遠(yuǎn)高于平均水平。課程體系呈現(xiàn)分級趨勢。根據(jù)學(xué)習(xí)者背景推薦：數(shù)學(xué)基礎(chǔ)薄弱者：MIT線性代數(shù)(OpenCourseWare)+可汗學(xué)院概率統(tǒng)計入門階段：AndrewNg機器學(xué)習(xí)(2025新版新增Prom好了吧！
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(rèn)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好了吧！
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”轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)驅(qū)動”。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)確等會說。
初識:產(chǎn)品經(jīng)理有哪些細(xì)分崗位?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/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)理誕等我繼續(xù)說。 典型場景：業(yè)務(wù)中臺(比如教育行業(yè)的課程中臺、售賣中臺等)、數(shù)據(jù)平臺(如Google Analytics、GrowingIO等)、SDK(比如直播SDK、消息推送S等我繼續(xù)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(xì)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(rèn)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，就著這個機會發(fā)布了些招聘廣告，也對是什么。
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(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(yuǎn)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(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。本文將深入探討后面會介紹。 推薦的學(xué)習(xí)資源：吳恩達(dá)的機器學(xué)習(xí)課程(重點看應(yīng)用部分)《DeepSeek應(yīng)用高級教程》的技術(shù)邊界章節(jié)飛槳官方的入門教程關(guān)鍵是建立”AI能后面會介紹。
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(fù)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)”等會說。
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100個AI產(chǎn)品經(jīng)理及相關(guān)崗位面試題去年開了一期AI 產(chǎn)品經(jīng)理課程，開營后發(fā)現(xiàn)大家是為了跳槽轉(zhuǎn)崗找工作來“補課”的，所以增加了一些針對求職轉(zhuǎn)崗的內(nèi)容。第一期收集了50 個AI 崗位面試，上個月開第二期，又整理了50 個更偏實戰(zhàn)的問題。昨天把新增的50 個問題拆解和回答、剪完視頻后想：獨樂樂不如眾樂樂，索性把是什么。
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提示詞工程:為什么產(chǎn)品經(jīng)理需要懂提示詞工程在AI驅(qū)動的產(chǎn)品時代，提示詞(Prompt)正成為產(chǎn)品經(jīng)理與人工智能溝通的“新語言”。這篇文章深入解析了提示詞工程的核心價值：它不僅影響AI功能的實現(xiàn)效果，更直接決定了用戶體驗與商業(yè)成敗。為什么產(chǎn)品經(jīng)理或者任何需要和AI合作的人都要懂提示詞工程？歡迎來到這篇專為產(chǎn)品經(jīng)理等我繼續(xù)說。
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