柚子快報(bào)激活碼778899分享：AIGC產(chǎn)品經(jīng)理學(xué)習(xí)路徑

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基礎(chǔ)篇（課時(shí) 2 ）

AIGC 行業(yè)視角

AIGC 的行業(yè)發(fā)展演進(jìn)：傳統(tǒng)模型/深度學(xué)習(xí)/大模型 AIGC 的產(chǎn)品設(shè)計(jì)演進(jìn)：AI Embedded / AI Copilot / AI Agen AIGC 的行業(yè)產(chǎn)業(yè)全景圖 AIGC 的產(chǎn)品應(yīng)用全景圖

AIGC 職業(yè)視角

AI 產(chǎn)品經(jīng)理/ AIGC 產(chǎn)品經(jīng)理的典型崗位分析 AI 產(chǎn)品經(jīng)理/ AIGC 產(chǎn)品經(jīng)理的能力模型解析 AIGC 產(chǎn)品經(jīng)理的能力圖譜

AIGC 項(xiàng)目視角

AIGC 應(yīng)用項(xiàng)目開(kāi)發(fā)全流程是什么樣的？和傳統(tǒng) AI 應(yīng)用有哪些不同？ 通過(guò)一個(gè)案例拆解 AI 項(xiàng)目的完整流程 通過(guò)一個(gè)案例拆解 AIGC 項(xiàng)目的完整流程 產(chǎn)品經(jīng)理在 AI 和 AIGC 項(xiàng)目中扮演的角色是什么

算法篇（課時(shí) 6 ）

算法全景圖：產(chǎn)品經(jīng)理必須要懂的技術(shù)以及邊界

一張產(chǎn)品經(jīng)理看得懂的算法全景圖 產(chǎn)品經(jīng)理必須要懂哪些的算法，要懂到什么程度 產(chǎn)品經(jīng)理需要掌握的算法相關(guān)概念和專(zhuān)業(yè)名詞

產(chǎn)品經(jīng)理必須要懂的 AI 技術(shù)

產(chǎn)品經(jīng)理聽(tīng)得懂的AI技術(shù)

回歸問(wèn)題的算法與應(yīng)用場(chǎng)景

分類(lèi)問(wèn)題的算法與應(yīng)用場(chǎng)景

聚類(lèi)問(wèn)題的算法與應(yīng)用場(chǎng)景

怎么評(píng)估一個(gè) AI 模型的好壞？

產(chǎn)品經(jīng)理評(píng)估 AI 模型需要關(guān)注哪些指標(biāo)？

模型性能評(píng)估

模型穩(wěn)定性評(píng)估

實(shí)戰(zhàn)：基于傳統(tǒng) AI 設(shè)計(jì)個(gè)性化推薦產(chǎn)品

接需求：接到需求之后，該怎么思考？ PRD 產(chǎn)出：傳統(tǒng) AI 項(xiàng)目如何編寫(xiě) PRD 提需求：算法做什么，工程做什么？ 上線(xiàn)：需求評(píng)審之后，產(chǎn)品經(jīng)理還要做什么？

產(chǎn)品經(jīng)理必須要懂的 AIGC 技術(shù)

產(chǎn)品經(jīng)理聽(tīng)得懂的 AIGC 技術(shù)

Transformer：大模型的底層原理

BERT：預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型領(lǐng)域的重要模型

GPT 系列模型：從 GPT-1 到 GPT-4

一個(gè)通用類(lèi)大模型的訓(xùn)練全過(guò)程：Pretraining & SFT & RLHF

常用文本大模型技術(shù)：GPT4、LLaMa、Skylark、百川

CV 算法盤(pán)點(diǎn)：圖像分類(lèi)、目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割、多模態(tài)檢索、OCR、3D點(diǎn)云

常用圖像大模型技術(shù)：Stable Diffusion、CLIP、DALL-E

怎么評(píng)估一個(gè) AIGC 模型的好壞？

產(chǎn)品經(jīng)理評(píng)估 AIGC 模型和 AI 模型的區(qū)別是什么？

產(chǎn)品經(jīng)理評(píng)估 AIGC 模型需要關(guān)注哪些指標(biāo)？

實(shí)戰(zhàn)：基于大模型設(shè)計(jì)個(gè)性化推薦產(chǎn)品

接需求：為什么要做？能不能做，可以怎么做？ PRD 產(chǎn)出：傳統(tǒng) AIGC 項(xiàng)目如何編寫(xiě) PRD 提需求：如何給算法提需求，工程要做哪些改動(dòng) 上線(xiàn)：大模型產(chǎn)品怎么驗(yàn)收？

技能篇（課時(shí) 8 ）

Prompt / PE 工程

什么是 Prompt，什么是好的 Prompt？ Prompt 基礎(chǔ)：設(shè)計(jì)原則與結(jié)構(gòu)框架 Prompt 進(jìn)階：思維鏈（CoT）與思維樹(shù)（ToT） Prompt 實(shí)戰(zhàn)：實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中如何應(yīng)用 Prompt

RAG

什么是 RAG，RAG 解決什么問(wèn)題？ RAG 基礎(chǔ)：詞嵌入 Embedding，RAG 流程 RAG 進(jìn)階：知識(shí)庫(kù)搭建：文檔預(yù)處理、向量數(shù)據(jù)庫(kù)、向量檢索算法 RAG 實(shí)戰(zhàn)：實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中如何應(yīng)用 RAG

Single Agent / Multi-Agent

大模型應(yīng)用 = 數(shù)據(jù)/PE + 算法/通用大模型 + 算力/GPU + 平臺(tái)/大模型精調(diào)平臺(tái)

工欲善其事，必先利其器，先講講 Agent Studio 大模型開(kāi)發(fā)平臺(tái) 從 Copilot 到 Agent（agent 概念，原理，和 Copilot 的對(duì)比） coze 和他的變量，F(xiàn)unction Calling，知識(shí)庫(kù)，數(shù)據(jù)庫(kù)，工作流 Single-Agent vs Multi-Agent 如何寫(xiě)好 Multi-Agent

AIGC 文生圖/圖生圖

CV 算法和 AIGC 生圖工具的應(yīng)用場(chǎng)景分析 Stable Diffusion 生圖的過(guò)程精講 實(shí)戰(zhàn)：Stable Diffusion 的 LoRA 模型使用 實(shí)戰(zhàn)：使用自己的數(shù)據(jù)集做 Stable Diffusion 的 LoRA 模型微調(diào) 實(shí)戰(zhàn)：基于 ComfyUI 精準(zhǔn)控制圖像生成

用 Coze 手搓一個(gè)智能體

實(shí)戰(zhàn)1：用 coze 搭建一個(gè)單智能體（入門(mén)）

扣子是什么，可以做什么 5分鐘搭建一個(gè)最簡(jiǎn)單的bot prompt：bot 的身份和目標(biāo) 插件：引入外部能力 知識(shí)庫(kù)：知識(shí)與記憶能力 工作流： bot應(yīng)該按什么流程處理信息 實(shí)戰(zhàn)2：用 coze 搓一個(gè)多智能體（進(jìn)階）

切換到多 Agent 模式 配置和添加節(jié)點(diǎn) 調(diào)試與發(fā)布：發(fā)布到飛書(shū)與微信的bot

項(xiàng)目篇（課時(shí) 8 ）

一個(gè) AIGC 應(yīng)用類(lèi)產(chǎn)品全流程 SOP 是什么樣的

產(chǎn)品經(jīng)理做設(shè)計(jì)的全流程整體介紹 全流程剖析詳解

模型設(shè)計(jì)：大模型驅(qū)動(dòng)下的產(chǎn)品方案

模型選型 數(shù)據(jù)工程 PE 工程 WorkFlow 編排

模型對(duì)齊：讓大模型對(duì)齊業(yè)務(wù)場(chǎng)景——FineTune & RAG

本小節(jié)將從痛點(diǎn)分析、目標(biāo)指標(biāo)、達(dá)成路徑、達(dá)成效果幾個(gè)角度來(lái)展開(kāi)課程，比如痛點(diǎn)分析（產(chǎn)品經(jīng)理為什么要學(xué)習(xí)大模型微調(diào)？解決什么問(wèn)題），目標(biāo)指標(biāo)（學(xué)習(xí)到什么程度？如何衡量）...

產(chǎn)品經(jīng)理為什么要學(xué)習(xí)大模型對(duì)齊，對(duì)齊手段有哪些？ 產(chǎn)品經(jīng)理需要了解哪些微調(diào)技術(shù)？ 產(chǎn)品經(jīng)理在微調(diào)階段需要配合做的事情

模型構(gòu)建：大模型應(yīng)用構(gòu)建的幾種路徑

工程化 Agent-Workflow LangChain

模型評(píng)測(cè)：把控模型質(zhì)量——構(gòu)建產(chǎn)品經(jīng)理區(qū)別外行的護(hù)城河

本小節(jié)將從痛點(diǎn)分析、目標(biāo)指標(biāo)、達(dá)成路徑、達(dá)成效果幾個(gè)角度來(lái)展開(kāi)課程，比如痛點(diǎn)分析（產(chǎn)品經(jīng)理為什么要做 AIGC 的能力評(píng)測(cè)？），目標(biāo)指標(biāo)（做評(píng)測(cè)的目的是什么？）...

產(chǎn)品經(jīng)理為什么要做 AIGC 大模型應(yīng)用評(píng)測(cè)？ AIGC 大模型應(yīng)用的評(píng)測(cè)包括哪些？通用評(píng)測(cè)，場(chǎng)景化評(píng)測(cè)，安全策略？ 如何建設(shè)一套適合業(yè)務(wù)場(chǎng)景的 AIGC 大模型應(yīng)用的評(píng)測(cè)體系

模型提升：產(chǎn)品上線(xiàn)后的持續(xù)迭代

本小節(jié)將從痛點(diǎn)分析、目標(biāo)指標(biāo)、達(dá)成路徑、達(dá)成效果幾個(gè)角度來(lái)展開(kāi)課程，比如痛點(diǎn)分析（產(chǎn)品經(jīng)理為什么要做 AIGC 的內(nèi)容質(zhì)量管理？），目標(biāo)指標(biāo)（做內(nèi)容質(zhì)量管理的目的是什么？）...

產(chǎn)品經(jīng)理為什么要做 AIGC 大模型應(yīng)用的內(nèi)容質(zhì)量管理？ 上線(xiàn)后的 AIGC 大模型應(yīng)用的監(jiān)控怎么做？ 設(shè)計(jì)一套 AIGC 內(nèi)容質(zhì)量管理體系，持續(xù)跟蹤監(jiān)控線(xiàn)上 AIGC 應(yīng)用的內(nèi)容質(zhì)量，診斷問(wèn)題，分析數(shù)據(jù)，優(yōu)化大模型訓(xùn)練流程，做到 AIGC 應(yīng)用的不斷迭代

實(shí)戰(zhàn)篇（課時(shí) 10 ）

如何做 AIGC 應(yīng)用類(lèi)產(chǎn)品方案設(shè)計(jì)

在 “AIGC +產(chǎn)品” 中，產(chǎn)品經(jīng)理有沒(méi)有可參考的 AIGC 產(chǎn)品應(yīng)用設(shè)計(jì)模型，可以指導(dǎo)產(chǎn)品經(jīng)理落地應(yīng)用

大模型項(xiàng)目分析和常見(jiàn)的 AIGC 項(xiàng)目類(lèi)型 如何判斷業(yè)務(wù)場(chǎng)景是否適用大模型 如何評(píng)估大模型方案，包括技術(shù)路徑選型，實(shí)現(xiàn)成本... AIGC 要獲取哪些數(shù)據(jù) 如何做技術(shù)預(yù)研 如何與技術(shù)同學(xué)溝通協(xié)作 產(chǎn)品 PRD 文檔撰寫(xiě)

RAG 產(chǎn)品實(shí)戰(zhàn)：“企業(yè)問(wèn)答知識(shí)庫(kù)”和“智能客服”產(chǎn)品設(shè)計(jì)實(shí)戰(zhàn)

項(xiàng)目背景：

通過(guò)智能客服產(chǎn)品，帶領(lǐng)大家完整體驗(yàn)一個(gè) AIGC 產(chǎn)品的建設(shè)全流程。

項(xiàng)目?jī)?nèi)容：

對(duì)比傳統(tǒng) AI 智能客服機(jī)器人，掌握如何一步一步通過(guò) Prompt、RAG 等技術(shù)，提升客服機(jī)器人能力。實(shí)現(xiàn)一個(gè) AIGC 智能客服。

知識(shí)點(diǎn)：

Prompt：Prompt 工程設(shè)計(jì)，掌握 Prompt 的編寫(xiě)、調(diào)優(yōu)、評(píng)測(cè)和應(yīng)用

RAG：產(chǎn)品經(jīng)理如何使用 RAG，以及如何對(duì) RAG 的召回結(jié)果進(jìn)行評(píng)估，評(píng)估指標(biāo)有哪些

Embedding：詞嵌入 Embedding 是什么，從關(guān)鍵詞搜索轉(zhuǎn)為向量搜索，如何選型向量數(shù)據(jù)庫(kù)和檢索算子

知識(shí)庫(kù)：如何設(shè)計(jì)知識(shí)庫(kù)

評(píng)估：為保證客服機(jī)器人滿(mǎn)足上線(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)，產(chǎn)品如何評(píng)估客服機(jī)器人

安全性：客服機(jī)器人生產(chǎn)內(nèi)容的把控

Agent 產(chǎn)品實(shí)戰(zhàn)：類(lèi)釘釘/飛書(shū)的個(gè)人助理 Bot 產(chǎn)品設(shè)計(jì)實(shí)戰(zhàn)

項(xiàng)目背景：

釘釘/飛書(shū)個(gè)人助理，是目前比較容易切入，且后續(xù)可應(yīng)用場(chǎng)景比較廣泛的 AIGC 項(xiàng)目，通過(guò)該項(xiàng)目可以幫助大家從 0-1 創(chuàng)建個(gè)人助理

項(xiàng)目?jī)?nèi)容：

個(gè)人助理競(jìng)品分析，產(chǎn)品定位，通過(guò) RAG 實(shí)現(xiàn)個(gè)人助理的知識(shí)儲(chǔ)備，F(xiàn)unction Call 和自定義 Function 幫助用戶(hù)快速解決業(yè)務(wù)問(wèn)題。

知識(shí)點(diǎn)：

AI Copilot 模式：掌握 AI Copilot 模式的產(chǎn)品設(shè)計(jì)理念的落地方案

意圖識(shí)別：業(yè)務(wù)領(lǐng)域數(shù)據(jù)微調(diào)，通過(guò)多輪對(duì)話(huà)實(shí)現(xiàn)意圖識(shí)別

Function Calling：讓大模型使用工具，擴(kuò)展自己的能力

知識(shí)庫(kù)：具備業(yè)務(wù)知識(shí)(壁壘)，分析回答業(yè)務(wù)問(wèn)題

報(bào)表化總結(jié)：報(bào)表化內(nèi)容生成和反饋

多模態(tài)產(chǎn)品實(shí)戰(zhàn)：智能生成圖片/視頻的營(yíng)銷(xiāo)創(chuàng)意類(lèi)產(chǎn)品工具設(shè)計(jì)實(shí)戰(zhàn)

項(xiàng)目背景：

市場(chǎng)上 Midjourney，Stable Diffusion 等圖像生成工具的優(yōu)勢(shì)在于可以生成很真實(shí)的圖片，但劣勢(shì)在于受控性差。通過(guò)打造一款受控性強(qiáng)的圖像生成平臺(tái)，解決以上問(wèn)題。同時(shí)幫助大家理解，文生圖原理以及實(shí)際產(chǎn)品應(yīng)用。

項(xiàng)目?jī)?nèi)容：

文生圖平臺(tái)競(jìng)品分析，產(chǎn)品的差異點(diǎn)與用戶(hù)痛點(diǎn)分析。Prompt 智能語(yǔ)義分析，以及文生圖相關(guān)算法

知識(shí)點(diǎn)：

Prompt 智能語(yǔ)義分析，優(yōu)化 Prompt 描述，生成更符合用戶(hù)意圖的圖像。

Stable Diffusion：文生圖模型，精準(zhǔn)可控，SD 可控圖像生成

LoRA 模型的訓(xùn)練：SD 的 LoRA模型和微調(diào)

ComfyUI：ComfyUI 的產(chǎn)品化應(yīng)用

相關(guān)圖像類(lèi)大模型：相關(guān)圖像檢測(cè)、分類(lèi)的大模型

平臺(tái)類(lèi)產(chǎn)品實(shí)戰(zhàn)：Agent 智能體生產(chǎn)平臺(tái)產(chǎn)品設(shè)計(jì)實(shí)戰(zhàn)，讓業(yè)務(wù)人員在線(xiàn)構(gòu)建場(chǎng)景大模型

這里直播你更了解平臺(tái)而且講了幾個(gè)案例了也可以答疑

項(xiàng)目背景：

利用 AIGC 的能力，釋放算法生產(chǎn)力，只通過(guò)業(yè)務(wù)人員+平臺(tái)模式，實(shí)現(xiàn)模型精調(diào)評(píng)估，快速對(duì)其和產(chǎn)出場(chǎng)景大模型。

項(xiàng)目?jī)?nèi)容：

場(chǎng)景大模型生產(chǎn)平臺(tái)定位，產(chǎn)品同學(xué)將業(yè)務(wù)需求拆解、轉(zhuǎn)化成機(jī)器可理解的自然語(yǔ)言等描述，通過(guò)算法工具基于小樣本的方式微調(diào)模型，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品同學(xué)自行構(gòu)建場(chǎng)景大模型，即時(shí)評(píng)估效果、并進(jìn)行策略應(yīng)用，讓模型和人的價(jià)值觀(guān)對(duì)齊、認(rèn)知對(duì)齊，從而達(dá)到復(fù)制人的能力，全程無(wú)算法工程師參與。

知識(shí)點(diǎn)：

Few-shot learning

對(duì)齊引擎的設(shè)計(jì)：提示詞 prompt-engineering、模型微調(diào) finetune、強(qiáng)化訓(xùn)練 RLHF

對(duì)齊工具：微調(diào)finetune工具、benchmark工具、蒸餾工具、數(shù)據(jù)生產(chǎn)工具、案例庫(kù)、Prompt&規(guī)則庫(kù)

面試篇（課時(shí) 6 ）

AIGC 產(chǎn)品經(jīng)理面試

AIGC產(chǎn)品經(jīng)理招聘現(xiàn)狀與趨勢(shì) AIGC產(chǎn)品經(jīng)理簡(jiǎn)歷撰寫(xiě)和注意事項(xiàng) AIGC產(chǎn)品經(jīng)理高頻面試題解析：面試官的目的，回答思路，回答樣例 AIGC產(chǎn)品經(jīng)理1V1面試模擬 談offer和選offer，哪些公司更值得去，哪些要避雷

AIGC 產(chǎn)品經(jīng)理職場(chǎng)提升

如何與領(lǐng)導(dǎo)同頻溝通，拉齊與領(lǐng)導(dǎo)的認(rèn)知 接手AIGC探索型項(xiàng)目，如何破局 AIGC時(shí)代，產(chǎn)品經(jīng)理的持續(xù)提升

技術(shù)快速發(fā)展，作為AIGC產(chǎn)品經(jīng)理，如何快速跟上這個(gè)時(shí)代，有哪些網(wǎng)站可以關(guān)注

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