企业官网建设流程全解析

青海省wap网站建设公司,阿里云域名购买流程,php如何做局域网的网站建设,楼盘网站建设方案文章系统介绍了AI产品经理与传统产品经理的区别、核心职责及生命周期管理#xff0c;分析了AI产业结构与大模型能力边界#xff0c;提供了成为AI产品经理的能力模型与路径。同时推荐了一套从基础到实战的大模型学习资料#xff0c;包括Python入门、提示词工程、RAG、Agent、…文章系统介绍了AI产品经理与传统产品经理的区别、核心职责及生命周期管理分析了AI产业结构与大模型能力边界提供了成为AI产品经理的能力模型与路径。同时推荐了一套从基础到实战的大模型学习资料包括Python入门、提示词工程、RAG、Agent、微调等知识点通过医疗问答、电商客服等实战项目帮助学习者掌握大模型应用技能。一、 AI产品经理是什么AI产品经理顾名思义就是负责人工智能产品的规划、设计、开发和迭代的专业人士。他们不仅要对市场有敏锐的洞察力还要对技术有深入的理解能够将复杂的AI技术转化为用户友好的产品。二、区别对比传统互联网产品经理AI产品经理定义以连接用户与信息/服务为核心目标通过平台搭建解决“连接问题”关注用户体验和商业价值转化。以提升效率或创造智能化服务为核心目标通过AI技术解决传统手段难以处理的复杂问题聚焦技术驱动下的业务效能提升。职责1需求转化通过市场调研和用户分析定义需求转化为功能方案2产品设计设计界面、交互流程、协调设计和技术团队实现功能3项目管理控制开发进度协调跨部门资源确保产品按时上线。1技术整合深度参与数据清洗、算法选型、模型训练等技术环节2全生命周期管理数据准备、模型验收、部署监控等解决3伦理与风险管理把控AI伦理问题和技术风险。能力1技术背景技术原理无需编码2数据分析侧重用户行为分析和市场趋势3沟通协作协调设计、开发、运营团队4商业思维关注用户增长和变现模式1技术背景**掌握机器学习建模流程、算法原理理解数据工程**2数据分析**精通数据清洗、特征工程能通过数据渠道模型优化**3沟通协作与算法工程师、数据科学家紧密合作充当技术与业务的桥梁4商业思维探索AI技术带来的新商业模式并评估技术可行性。流程线性推进需求分析-原型设计-开发测试-上线运营循环迭代数据准备-模型构建-持续监控挑战用户需求变化与产品迭代速度的平衡模型效果受数据质量限制可能出现不可预测的偏差商业通过MVP验证市场强调用户增长服务企业客户提供定制化解决方案三.核心职责对比传统互联网产品经理AI产品经理需求差异聚焦功能的实现比如增加购物车的需求将模糊场景转化为可量化技术目标步骤差异/1场景解构识别AI可替代/增强的环节2价值量化计算ROI3数据驱动验证通过AB测试验证需求真伪挑战/解法/1业务方提出伪AI需求可以用MVP验证核心假设2用户需求与技术实现存在鸿沟可以制作交互原型快速对齐认知。四.生命周期管理需求分析 → 模型开发 → 部署 → 迭代1、需求分析阶段【关键动作】1业务场景挖掘与业务方协作识别高价值场景判断AI是否最优解若规则引擎可解决无需复杂模型。2需求拆解与技术评估将业务问题转化为AI任务明确输入输出评估数据资源现有数据量、标注成本、数据隐私合规性。3定义成功指标技术指标准确率、响应时间如意图识别准确率95%业务指标成本节省、转化率提升如客服人力减少30%输出物AI需求文档文档、数据可用性报告、ROI测算模型2.模型开发阶段【关键动作】1数据工程标准化数据清洗去噪、处理缺失值构建数据版本管理系统。2算法实验管理将业务问题转化为AI任务明确输入输出评估数据资源现有数据量、标注成本、数据隐私合规性。算法类型代表模型优势场景性能边界线性模型Logistic Regression中小型结构化数据(10万样本)特征线性可分时AUC可达0.85树模型XGBoost/LightGBM异构特征混合数值类别在Kaggle竞赛中常达Top5%聚类算法K-Means/DBSCAN用户分群/异常检测千万级数据分钟级完成推荐算法协同过滤冷启动问题不严重的场景在MoieLens数据集HR10da达0.73.评估与部署【关键动作】1离线评估分类任务计算混淆矩阵、AUC-ROC曲线生成任务BLEU-4、ROUGE-L分数人工审核生成质量2模型压缩与加速量化将FP32模型转化为INT8减少模型体积知识蒸馏用大模型指导小模型训练3模型导出格式转换PyTorch-ONNX-TensorRT提升推理速度版本管理使用MLflow或DVC记录模型版本。4、迭代迭代机制确保AI产品适应动态需求1敏捷开发与反馈循环2数据驱动优化3技术升级与创新五、如何成为其中一员首先需要了解AI产品结构与大模型的能力与边界知道AI产品经理分类有哪些、能力模型是什么、工作流程有哪些然后根据个人优势和兴趣选择适合领域进行专业提升。1.了解AI产业结构AI产业可分为三类公司行业AI以行业知识为核心提供AI赋能产品或服务如智能家居。要求产品经理深入理解行业并具备场景分析能力。AI行业以AI技术为核心提供服务或解决方案如智能客服。商业模式偏向B2B要求产品经理有强沟通能力和项目把控力。基础平台提供AI技术平台和数据支持帮助企业快速应用AI技术。适合对底层技术有理解的产品经理研发背景者尤佳。2. 了解大模型的能力与边界大模型是 AI 领域的一个重要组成部分它们通常是指具有大量参数和层的神经网络模型。这些大模型在 AI 的发展中起到了关键作用因为它们能够处理和理解大量的数据从而提高了 AI 系统的性能和准确性。3. AI产品经理分类AI 产品经理分狭义和广义狭义AI产品经理直接应用语义、语音、计算机视觉和机器学习等AI技术。这些技术近年变得可商用支撑了新产品和服务如智能音箱、服务机器人。包括语义类对话、知识图谱、机器翻译、搜索PM。语音类ASR、TTS PM。视觉类人脸识别、车辆识别、智能视频分析、图像检索PM。机器学习类应用于出行、推荐系统的PM。终端应用类实体机器人、虚拟机器人、智能车载、智能家居PM等。广义AI产品经理间接涉及上述四个核心AI领域或直接应用其他新兴技术如脑机接口、量子计算。这类产品经理不直接掌握AI技术可能在2015年前就存在职责较轻可能由技术人员或创始人兼任目前数量较少。包括终端应用类涉及实体机器人、虚拟机器人等但未直接应用核心AI技术。策略类在出行、推荐系统中间涉及机器学习。非成熟AI技术类涉及脑机接口、量子计算等新兴技术。未来广义AI产品经理可能会向狭义AI产品经理演变和融合。4. AI产品经理的能力模型每个行业的发展都要经过重技术、重产品、重运营这3个阶段目前AI行业现已进入以产品优先的第二阶段对AI产品经理的要求更加严格具体如下商业变现模式和闭环在资本寒冬中找到合适的商业模式至关重要。AI产品经理需深入了解行业从痛点出发找到有价值的场景制定有效的商业策略和定价以实现产品变现。当前安防、金融、互联网服务和企业服务等领域的商业化较为成功。把控产品需求在清晰公司战略的基础上深挖产品需求用人工智能技术重新定义场景和需求快速验证并落地能解决痛点问题的产品。与技术互相推动AI产品经理需理解技术实现过程将用户需求与AI技术结合优化产品设计加速产品目标的实现。同时需不断关注AI行业动态与工程师交流了解技术边界。获取用户信任随着AI技术发展伦理、道德和法律风险日益突出。AI产品经理需确保产品符合伦理标准保护用户权益提高透明度以获得用户信任。六、结语成为AI产品经理是一个充满挑战和机遇的职业道路。如果你对人工智能充满热情并且愿意不断学习和适应新技术那么这可能是一个适合你的职业选择。记住成为一名优秀的AI产品经理不仅需要技术知识更需要创新思维和用户导向的产品设计能力。如何学习AI大模型如果你对AI大模型入门感兴趣那么你需要的话可以点击这里大模型重磅福利入门进阶全套104G学习资源包免费分享这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】这是一份大模型从零基础到进阶的学习路线大纲全览小伙伴们记得点个收藏第一阶段从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法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。100套AI大模型商业化落地方案大模型全套视频教程200本大模型PDF书籍学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求 大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能 学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 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。LLM面试题合集大模型产品经理资源合集大模型项目实战合集获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】