ai產(chǎn)品經(jīng)理怎么學(xué)_ai產(chǎn)品經(jīng)理有相應(yīng)的證書嗎
AI產(chǎn)品經(jīng)理全景成長指南:從定位到精通的系統(tǒng)化路徑這種分化要求AI產(chǎn)品經(jīng)理在技術(shù)選型上具備更強(qiáng)的判斷力。同時(shí)，生成式AI的爆發(fā)帶來了產(chǎn)品形態(tài)的革命性變化。月之暗面Kimi產(chǎn)品總監(jiān)指出：”當(dāng)模型能力每季度躍遷時(shí)，產(chǎn)品經(jīng)理的核心價(jià)值從功能設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)向能力探索——如何挖掘基座模型尚未被發(fā)現(xiàn)的應(yīng)用潛力?！崩纾珿PT-4最初未被說完了。
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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》并且在《AI產(chǎn)品經(jīng)理轉(zhuǎn)型技術(shù)篇-LLM和Agent》中，我們也說到每個(gè)大模型都是擁有自己的訓(xùn)練集的，在預(yù)訓(xùn)練階段，大模型掌握了一定的知識(shí)和內(nèi)容。但是隨著這些大模型被越來越多的企業(yè)運(yùn)用，這些“超級(jí)大腦”如何快速、準(zhǔn)確地調(diào)用最新、最精準(zhǔn)的知識(shí)？比如運(yùn)用到信用卡中心，它是還有呢？
失控到掌控:轉(zhuǎn)型AI產(chǎn)品經(jīng)理,找回丟失的方向盤AI產(chǎn)品經(jīng)理：“支持利用大模型識(shí)別招聘需求中的關(guān)鍵信息，實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵信息的向量化存儲(chǔ)，與數(shù)據(jù)庫中簡歷的關(guān)鍵信息匹配。在保證確率(Precision)不低于90%”的前提下，盡可能提升召回率(Recall)?！逼ヅ浣Y(jié)果如何存在一定的概率性。這意味著，我們的目標(biāo)不再是100%正確的過濾，而是以還有呢？
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(...對(duì)于許多沒有算法團(tuán)隊(duì)支撐的產(chǎn)品經(jīng)理來說，如何讓產(chǎn)品在沒有復(fù)雜算法的情況下實(shí)現(xiàn)“智能”功能，是一個(gè)亟待解決的問題。本文將深入探討說完了。 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)，智能就得說完了。
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)好了吧！
AI語料概念漲幅居前,9位基金經(jīng)理發(fā)生任職變動(dòng)7月9日A股三大指數(shù)漲跌不一，截至收盤，滬指跌0.13%,報(bào)3493.05點(diǎn)，深成指跌0.06%,報(bào)10581.8點(diǎn)，創(chuàng)業(yè)板指漲0.16%,報(bào)2184.67點(diǎn)。從板塊行情上來看，今日表現(xiàn)較好的有超級(jí)真菌、麒麟電池和AI語料，而黃金概念、小金屬概念和稀缺資源等板塊下跌?；鸾?jīng)理是一只基金產(chǎn)品最核心的成后面會(huì)介紹。
如何構(gòu)建高質(zhì)量AI對(duì)話訓(xùn)練數(shù)據(jù)在對(duì)話類AI產(chǎn)品爆發(fā)的當(dāng)下，如何構(gòu)建高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，已經(jīng)成為產(chǎn)品經(jīng)理、算法工程師乃至標(biāo)注團(tuán)隊(duì)都繞不開的核心問題。本文作者結(jié)合一線經(jīng)驗(yàn)，系統(tǒng)拆解了對(duì)話數(shù)據(jù)構(gòu)建的關(guān)鍵流程、常見誤區(qū)與優(yōu)化策略，是一份兼具技術(shù)深度與實(shí)操價(jià)值的干貨指南，值得每一位AI從業(yè)者收藏。我們是什么。
(#｀′)凸
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)”這一關(guān)鍵理念，探討如何規(guī)避常見的設(shè)計(jì)陷阱。一、..
AI產(chǎn)品經(jīng)理面試題1:人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的區(qū)別在AI領(lǐng)域，人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)是三個(gè)核心概念，但它們之間的區(qū)別和聯(lián)系常常讓人困惑。這篇文章通過一道AI產(chǎn)品經(jīng)理的面試題，詳細(xì)解釋了這三個(gè)概念的核心區(qū)別，包括它們的定義、技術(shù)實(shí)現(xiàn)、數(shù)據(jù)依賴、應(yīng)用場景以及局限性。作者還提供了答題框架和面試官評(píng)估維度，幫助后面會(huì)介紹。
AI系列(三):產(chǎn)品策略在左,用戶體驗(yàn)在右當(dāng)AI浪潮席卷而來，產(chǎn)品經(jīng)理們站在十字路口：一邊是戰(zhàn)略驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品布局，一邊是體驗(yàn)為王的用戶需求。在這場技術(shù)與人性的博弈中，如何找到平衡點(diǎn)，既不迷失在“左腦”的理性推演中，也不沉溺于“右腦”的感性想象？本篇文章將從產(chǎn)品策略與用戶體驗(yàn)的雙重視角，拆解AI產(chǎn)品背后的思維等我繼續(xù)說。
原創(chuàng)文章，作者：天津 互動(dòng)多媒體展廳設(shè)計(jì),數(shù)字化展廳一站式解決方案，如若轉(zhuǎn)載，請(qǐng)注明出處：http://www.heibs.com/bpj7mlm9.html
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