AIGC产品经理学习路径

1. 基础篇（课时 2 ）

1. AIGC 行业视角

• AIGC 的行业发展演进：传统模型/深度学习/大模型

• AIGC 的产品设计演进：AI Embedded / AI Copilot / AI Agen

• AIGC 的行业产业全景图

• AIGC 的产品应用全景图

1. AIGC 职业视角

• AI 产品经理/ AIGC 产品经理的典型岗位分析

• AI 产品经理/ AIGC 产品经理的能力模型解析

• AIGC 产品经理的能力图谱

1. AIGC 项目视角

• AIGC 应用项目开发全流程是什么样的？和传统 AI 应用有哪些不同？

• 通过一个案例拆解 AI 项目的完整流程

• 通过一个案例拆解 AIGC 项目的完整流程

• 产品经理在 AI 和 AIGC 项目中扮演的角色是什么

1. 算法篇（课时 6 ）

1. 算法全景图：产品经理必须要懂的技术以及边界

• 一张产品经理看得懂的算法全景图

• 产品经理必须要懂哪些的算法，要懂到什么程度

• 产品经理需要掌握的算法相关概念和专业名词

1. 产品经理必须要懂的 AI 技术

• 产品经理听得懂的AI技术

回归问题的算法与应用场景

分类问题的算法与应用场景

聚类问题的算法与应用场景

• 怎么评估一个 AI 模型的好坏？

产品经理评估 AI 模型需要关注哪些指标？

模型性能评估

模型稳定性评估

1. 实战：基于传统 AI 设计个性化推荐产品

• 接需求：接到需求之后，该怎么思考？

• PRD 产出：传统 AI 项目如何编写 PRD

• 提需求：算法做什么，工程做什么？

• 上线：需求评审之后，产品经理还要做什么？

1. 产品经理必须要懂的 AIGC 技术

• 产品经理听得懂的 AIGC 技术

Transformer：大模型的底层原理

BERT：预训练语言模型领域的重要模型

GPT 系列模型：从 GPT-1 到 GPT-4

一个通用类大模型的训练全过程：Pretraining & SFT & RLHF

常用文本大模型技术：GPT4、LLaMa、Skylark、百川

CV 算法盘点：图像分类、目标检测、图像分割、多模态检索、OCR、3D点云

常用图像大模型技术：Stable Diffusion、CLIP、DALL-E

• 怎么评估一个 AIGC 模型的好坏？

产品经理评估 AIGC 模型和 AI 模型的区别是什么？

产品经理评估 AIGC 模型需要关注哪些指标？

1. 实战：基于大模型设计个性化推荐产品

• 接需求：为什么要做？能不能做，可以怎么做？

• PRD 产出：传统 AIGC 项目如何编写 PRD

• 提需求：如何给算法提需求，工程要做哪些改动

• 上线：大模型产品怎么验收？

1. 技能篇（课时 8 ）

1. Prompt / PE 工程

• 什么是 Prompt，什么是好的 Prompt？

• Prompt 基础：设计原则与结构框架

• Prompt 进阶：思维链（CoT）与思维树（ToT）

• Prompt 实战：实际应用场景中如何应用 Prompt

1. RAG

• 什么是 RAG，RAG 解决什么问题？

• RAG 基础：词嵌入 Embedding，RAG 流程

• RAG 进阶：知识库搭建：文档预处理、向量数据库、向量检索算法

• RAG 实战：实际应用场景中如何应用 RAG

1. Single Agent / Multi-Agent

大模型应用 = 数据/PE + 算法/通用大模型 + 算力/GPU + 平台/大模型精调平台

• 工欲善其事，必先利其器，先讲讲 Agent Studio 大模型开发平台

• 从 Copilot 到 Agent（agent 概念，原理，和 Copilot 的对比）

• coze 和他的变量，Function Calling，知识库，数据库，工作流

• Single-Agent vs Multi-Agent

• 如何写好 Multi-Agent

1. AIGC 文生图/图生图

• CV 算法和 AIGC 生图工具的应用场景分析

• Stable Diffusion 生图的过程精讲

• 实战：Stable Diffusion 的 LoRA 模型使用

• 实战：使用自己的数据集做 Stable Diffusion 的 LoRA 模型微调

• 实战：基于 ComfyUI 精准控制图像生成

1. 用 Coze 手搓一个智能体

• 实战1：用 coze 搭建一个单智能体（入门）

  • 扣子是什么，可以做什么

  • 5分钟搭建一个最简单的bot

  • prompt：bot 的身份和目标

  • 插件：引入外部能力

  • 知识库：知识与记忆能力

  • 工作流： bot应该按什么流程处理信息

• 实战2：用 coze 搓一个多智能体（进阶）

  • 切换到多 Agent 模式

  • 配置和添加节点

  • 调试与发布：发布到飞书与微信的bot

1. 项目篇（课时 8 ）

1. 一个 AIGC 应用类产品全流程 SOP 是什么样的

• 产品经理做设计的全流程整体介绍

• 全流程剖析详解

1. 模型设计：大模型驱动下的产品方案

• 模型选型

• 数据工程

• PE 工程

• WorkFlow 编排

1. 模型对齐：让大模型对齐业务场景——FineTune & RAG

本小节将从痛点分析、目标指标、达成路径、达成效果几个角度来展开课程，比如痛点分析（产品经理为什么要学习大模型微调？解决什么问题），目标指标（学习到什么程度？如何衡量）...

• 产品经理为什么要学习大模型对齐，对齐手段有哪些？

• 产品经理需要了解哪些微调技术？

• 产品经理在微调阶段需要配合做的事情

1. 模型构建：大模型应用构建的几种路径

• 工程化

• Agent-Workflow

• LangChain

1. 模型评测：把控模型质量——构建产品经理区别外行的护城河

本小节将从痛点分析、目标指标、达成路径、达成效果几个角度来展开课程，比如痛点分析（产品经理为什么要做 AIGC 的能力评测？），目标指标（做评测的目的是什么？）...

• 产品经理为什么要做 AIGC 大模型应用评测？

• AIGC 大模型应用的评测包括哪些？通用评测，场景化评测，安全策略？

• 如何建设一套适合业务场景的 AIGC 大模型应用的评测体系

1. 模型提升：产品上线后的持续迭代

本小节将从痛点分析、目标指标、达成路径、达成效果几个角度来展开课程，比如痛点分析（产品经理为什么要做 AIGC 的内容质量管理？），目标指标（做内容质量管理的目的是什么？）...

• 产品经理为什么要做 AIGC 大模型应用的内容质量管理？

• 上线后的 AIGC 大模型应用的监控怎么做？

• 设计一套 AIGC 内容质量管理体系，持续跟踪监控线上 AIGC 应用的内容质量，诊断问题，分析数据，优化大模型训练流程，做到 AIGC 应用的不断迭代

1. 实战篇（课时 10 ）

1. 如何做 AIGC 应用类产品方案设计

在 “AIGC +产品” 中，产品经理有没有可参考的 AIGC 产品应用设计模型，可以指导产品经理落地应用

• 大模型项目分析和常见的 AIGC 项目类型

• 如何判断业务场景是否适用大模型

• 如何评估大模型方案，包括技术路径选型，实现成本...

• AIGC 要获取哪些数据

• 如何做技术预研

• 如何与技术同学沟通协作

• 产品 PRD 文档撰写

1. RAG 产品实战：“企业问答知识库”和“智能客服”产品设计实战

• 项目背景：

通过智能客服产品，带领大家完整体验一个 AIGC 产品的建设全流程。

• 项目内容：

对比传统 AI 智能客服机器人，掌握如何一步一步通过 Prompt、RAG 等技术，提升客服机器人能力。实现一个 AIGC 智能客服。

• 知识点：

Prompt：Prompt 工程设计，掌握 Prompt 的编写、调优、评测和应用

RAG：产品经理如何使用 RAG，以及如何对 RAG 的召回结果进行评估，评估指标有哪些

Embedding：词嵌入 Embedding 是什么，从关键词搜索转为向量搜索，如何选型向量数据库和检索算子

知识库：如何设计知识库

评估：为保证客服机器人满足上线标准，产品如何评估客服机器人

安全性：客服机器人生产内容的把控

1. Agent 产品实战：类钉钉/飞书的个人助理 Bot 产品设计实战

• 项目背景：

钉钉/飞书个人助理，是目前比较容易切入，且后续可应用场景比较广泛的 AIGC 项目，通过该项目可以帮助大家从 0-1 创建个人助理

• 项目内容：

个人助理竞品分析，产品定位，通过 RAG 实现个人助理的知识储备，Function Call 和自定义 Function 帮助用户快速解决业务问题。

• 知识点：

AI Copilot 模式：掌握 AI Copilot 模式的产品设计理念的落地方案

意图识别：业务领域数据微调，通过多轮对话实现意图识别

Function Calling：让大模型使用工具，扩展自己的能力

知识库：具备业务知识(壁垒)，分析回答业务问题

报表化总结：报表化内容生成和反馈

1. 多模态产品实战：智能生成图片/视频的营销创意类产品工具设计实战

• 项目背景：

市场上 Midjourney，Stable Diffusion 等图像生成工具的优势在于可以生成很真实的图片，但劣势在于受控性差。通过打造一款受控性强的图像生成平台，解决以上问题。同时帮助大家理解，文生图原理以及实际产品应用。

• 项目内容：

文生图平台竞品分析，产品的差异点与用户痛点分析。Prompt 智能语义分析，以及文生图相关算法

• 知识点：

Prompt 智能语义分析，优化 Prompt 描述，生成更符合用户意图的图像。

Stable Diffusion：文生图模型，精准可控，SD 可控图像生成

LoRA 模型的训练：SD 的 LoRA模型和微调

ComfyUI：ComfyUI 的产品化应用

相关图像类大模型：相关图像检测、分类的大模型

1. 平台类产品实战：Agent 智能体生产平台产品设计实战，让业务人员在线构建场景大模型

这里直播你更了解平台而且讲了几个案例了也可以答疑

• 项目背景：

利用 AIGC 的能力，释放算法生产力，只通过业务人员+平台模式，实现模型精调评估，快速对其和产出场景大模型。

• 项目内容：

场景大模型生产平台定位，产品同学将业务需求拆解、转化成机器可理解的自然语言等描述，通过算法工具基于小样本的方式微调模型，实现产品同学自行构建场景大模型，即时评估效果、并进行策略应用，让模型和人的价值观对齐、认知对齐，从而达到复制人的能力，全程无算法工程师参与。

• 知识点：

Few-shot learning

对齐引擎的设计：提示词 prompt-engineering、模型微调 finetune、强化训练 RLHF

对齐工具：微调finetune工具、benchmark工具、蒸馏工具、数据生产工具、案例库、Prompt&规则库

1. 面试篇（课时 6 ）

1. AIGC 产品经理面试

• AIGC产品经理招聘现状与趋势

• AIGC产品经理简历撰写和注意事项

• AIGC产品经理高频面试题解析：面试官的目的，回答思路，回答样例

• AIGC产品经理1V1面试模拟

• 谈offer和选offer，哪些公司更值得去，哪些要避雷

1. AIGC 产品经理职场提升

• 如何与领导同频沟通，拉齐与领导的认知

• 接手AIGC探索型项目，如何破局

• AIGC时代，产品经理的持续提升

• 技术快速发展，作为AIGC产品经理，如何快速跟上这个时代，有哪些网站可以关注