ai產(chǎn)品經(jīng)理課程_ai產(chǎn)品經(jīng)理課程推薦
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AI產(chǎn)品經(jīng)理全景成長(zhǎng)指南:從定位到精通的系統(tǒng)化路徑byAndrewNg:聚焦AI項(xiàng)目工程化落地難點(diǎn)京東圖書(shū)數(shù)據(jù)顯示，這三本書(shū)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(jí)趨勢(shì)。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(jì)入門(mén)階段：AndrewNg機(jī)器學(xué)習(xí)(2025新版新增Prom說(shuō)完了。
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(yǔ)法在AI產(chǎn)品開(kāi)發(fā)中的應(yīng)用。我們?cè)诖饲啊禔I產(chǎn)品經(jīng)理轉(zhuǎn)型認(rèn)知篇-解構(gòu)本質(zhì)》中，提到大語(yǔ)言模型(LLM)就像一位知識(shí)淵博的后面會(huì)介紹。
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失控到掌控:轉(zhuǎn)型AI產(chǎn)品經(jīng)理,找回丟失的方向盤(pán)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(chǎng)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(kāi)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(kāi)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(pán)“最終簡(jiǎn)歷檢索效率能提高多少？”，“簡(jiǎn)歷匹配的準(zhǔn)確好了吧！
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初識(shí):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(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)理誕說(shuō)完了。 典型場(chǎng)景：業(yè)務(wù)中臺(tái)(比如教育行業(yè)的課程中臺(tái)、售賣(mài)中臺(tái)等)、數(shù)據(jù)平臺(tái)(如Google Analytics、GrowingIO等)、SDK(比如直播SDK、消息推送S說(shuō)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(guò)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)是什么。
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不懂算法,如何讓產(chǎn)品“智能”起來(lái)?——無(wú)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(kāi)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(kāi)發(fā)的認(rèn)知里，沒(méi)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(méi)有“AI驅(qū)動(dòng)的智能還有呢？
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(mén)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(huì)介紹。 推薦的學(xué)習(xí)資源：吳恩達(dá)的機(jī)器學(xué)習(xí)課程(重點(diǎn)看應(yīng)用部分)《DeepSeek應(yīng)用高級(jí)教程》的技術(shù)邊界章節(jié)飛槳官方的入門(mén)教程關(guān)鍵是建立”AI能后面會(huì)介紹。
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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(kāi)始構(gòu)建一個(gè)能支撐海量用戶和復(fù)雜場(chǎng)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)”等我繼續(xù)說(shuō)。
100個(gè)AI產(chǎn)品經(jīng)理及相關(guān)崗位面試題去年開(kāi)了一期AI 產(chǎn)品經(jīng)理課程，開(kāi)營(yíng)后發(fā)現(xiàn)大家是為了跳槽轉(zhuǎn)崗找工作來(lái)“補(bǔ)課”的，所以增加了一些針對(duì)求職轉(zhuǎn)崗的內(nèi)容。第一期收集了50 個(gè)AI 崗位面試，上個(gè)月開(kāi)第二期，又整理了50 個(gè)更偏實(shí)戰(zhàn)的問(wèn)題。昨天把新增的50 個(gè)問(wèn)題拆解和回答、剪完視頻后想：獨(dú)樂(lè)樂(lè)不如眾樂(lè)樂(lè)，索性把還有呢？
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(dòng)的產(chǎn)品時(shí)代，提示詞(Prompt)正成為產(chǎn)品經(jīng)理與人工智能溝通的“新語(yǔ)言”。這篇文章深入解析了提示詞工程的核心價(jià)值：它不僅影響AI功能的實(shí)現(xiàn)效果，更直接決定了用戶體驗(yàn)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(lái)到這篇專(zhuān)為產(chǎn)品經(jīng)理還有呢？
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