华为独家揭秘：AI时代产品经理成长宝典——《人工智能产品经理》168页首发
未来人工智能将像水和电一样，在人们生活中无处不在。
从取代简单机械的重复劳动到辅助内容创作、医药开发、科学实验，人工智能产品正以惊人的速度在各行业大展拳脚，预示着人类即将进入一个全新的发展阶段。本书通过浅显易懂的语言帮助你理解人工智能产品是什么，人工智能产品是怎么创造出来的以及人工智能产品是如何进行创新迭代的。 人工智能行业的快速发展对产品经理提出了更高的要求，产品经理需要具备的专业技能是广泛的，从产品设计、开发、营销到服务，无一不包括在内。产品经理需要对人工智能的原理、应用场景、发展潜力等有扎实的了解，这样才能够将人工智能的优势转化为产品的优势。 本书从知识体系、能力模型、沟通技巧等方面帮助大家系统地梳理了人工智能产品经理所_备的基本素质和技能，旨在帮助产品经理找到转型升级的_佳学习路线，以成为合格的人工智能产品经理。 本书适合现阶段从事产品经理工作的人士转型做人工智能产品时学习，适合以人工智能产品经理为职业理想的人士阅读。另外，人工智能领域的企业负责人和技术骨干也适合阅读本书，以了解企业的技术人才需求。
目录
1章 人工智能时代重新定义产品经理
1.1 人工智能时代产品的特殊性
1.1.1 人工智能是工具，也是新的产品设计思维逻辑
1.1.2 人工智能技术给传统的服务和产品赋能
1.1.3 构成人工智能产品的三要素
1.1.4 人工智能产品成功的必要条件
1.2 人工智能产品经理的价值定位
1.3 人工智能产品经理需要兼具“软硬”实力
1.3.1 人工智能产品经理需要懂技术
1.3.2 会用数字表达和评判
1.3.3 懂得沟通和协作的艺术
1.4 人工智能产品经理入门
1.4.1 修炼思维模式：资源、解决方案、目标导向
1.4.2 构建知识体系：六大模块
1.4.3 参与工程实践
2章 懂行业的产品经理才不会被人工智能淘汰
2.1 人工智能时代将公司重新分类
2.1.1 人工智能时代公司的分类方式
2.1.2 三类公司对产品经理能力的要求
2.2 什么叫作“懂行业”
2.2.1 六种行业分析维度
2.2.2 行业分析案例
2.3 如何修炼成为行业产品专家
2.3.1 以“点”切入行业
2.3.2 深挖“点”，变成“线”
2.3.3 横向拓展“线”，变成“面”
2.4 本章小结
第3章 定义人工智能产品需求
3.1 重新定义需求分析
3.1.1 从微观、宏观两个角度定义功能性需求
3.1.2 越重要，越容易被忽视：定义非功能性需求
3.2 量化需求分析
3.2.1 为什么要量化需求分析
3.2.2 怎么量化需求
第4章 人工智能产品体系
4.1 人工智能产品实现逻辑
4.2 基础设施
4.2.1 传感器
4.2.2 芯片
4.2.3 基础平台
4.3 数据采集
4.3.1 数据来源
4.3.2 数据质量
4.4 数据处理
4.5 机器“大脑”处理过程：理解、推理和决策
4.6 资源配置统筹的关键环节：系统协调
4.7 不可逾越的红线：安全、隐私、伦理和道德
4.7.1 安全
4.7.2 隐私
4.7.3 伦理和道德
4.8 运维管理
第5章 机器学习
5.1 什么是机器学习
5.1.1 机器学习与几种常见概念的关系
5.1.2 机器学习的本质
5.2 机器学习流程拆解
5.3 人工智能产品经理*备的算法常识
5.3.1 算法分类
5.3.2 算法的适用场景
5.4 机器学习的常见开发平台
第6章 人工智能产品经理工作流程
6.1 设定清晰的目标
6.2 技术预研
6.2.1 领域技术基本现状和趋势
6.2.2 领域前沿技术
6.2.3 常见技术逻辑
6.2.4 判断技术切入点
6.2.5 总结
6.3 需求分析和产品设计
6.3.1 造成人工智能产品设计失败常见原因
6.3.2 人工智能产品常见设计原则
6.3.3 合理制定产品需求优先级
6.4 充分参与研发过程
6.5 持续的产品运营
第7章 方法论、沟通和 CEO 视角
7.1 蜕变的必经之路：端到端产品管理
7.1.1 把握流程中的关键节点
7.1.2 评审阶段成果
7.1.3 复盘
7.2 跨部门沟通
7.2.1 什么是跨部门沟通
7.2.2 跨部门沟通的技巧
7.3 用 CEO 的视角进行产品管理
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大模型&AI产品经理如何学习
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第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
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3.技术文档和电子书
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• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
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