ai產(chǎn)品經(jīng)理認證_ai產(chǎn)品經(jīng)理面試誤區(qū)
AI產(chǎn)品經(jīng)理全景成長指南:從定位到精通的系統(tǒng)化路徑的產(chǎn)品經(jīng)理,技術敏感度提升2.1倍。實踐社區(qū)加速經(jīng)驗獲取。2025年活躍社區(qū)特點:垂直化:AI+醫(yī)療、AI+金融等細分領域社群興起工具化:集成案例庫、代碼共享等實用功能認證化:社區(qū)貢獻可轉化為職業(yè)認證學分如“AI產(chǎn)品經(jīng)理大本營”社區(qū)成員的平均晉升速度快于非成員28%。表:AI產(chǎn)還有呢?
AI產(chǎn)品經(jīng)理轉型三部曲-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)理轉型認知篇-解構本質》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,指出AI產(chǎn)品開發(fā)的核心在于從“邏輯驅動”轉向“數(shù)據(jù)驅動”。做AI產(chǎn)品,找不到方向盤“最終簡歷檢索效率能提高多少?”,“簡歷匹配的準確還有呢?
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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·艾說完了。
淺談企業(yè)內部B端產(chǎn)品落地AI的實踐企業(yè)內部B 端產(chǎn)品如何有效落地AI?作者結合實戰(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。
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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,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驅動的智能說完了。
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小發(fā)貓。
傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理轉型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型的困惑。本文將深入探討傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理轉型為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,分析轉型的優(yōu)勢與挑戰(zhàn),并提供實用的轉型路徑建議,希望能幫到大好了吧!
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),并結合“冷啟動用戶體驗閉環(huán)”等我繼續(xù)說。
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AI產(chǎn)品經(jīng)理:100道面試題,你能聊多少?本文為AI產(chǎn)品經(jīng)理求職者或從業(yè)者整理了100道面試題,涵蓋技術理解、產(chǎn)品設計、商業(yè)化等關鍵維度,助力讀者精準把握崗位要求,提升專業(yè)素養(yǎng),從容應對面試挑戰(zhàn)。這段時間整理了目前市場上的AI產(chǎn)品經(jīng)理招聘崗位職責和要求,結合自己的學習實踐和大模型對話探索,整理了100個AI產(chǎn)品說完了。
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