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课程培训
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AI产品经理培训课程
AI产品经理培训课程
培训对象一、 产品经理：互联网或传统行业产品经理，计划转型AI产品经理，或希望将大模型等AI技术应用于现有产品线，增强产品智能化水平与市场竞争力。 二、 专业技术人员：如研发工程师、算法工程师、数据分析师等技术从业者，期望向产品方向发展，结合技术优势与产品思维，主导AI产品的设计、规划与落地执行。 三、 运营与市场营销人员：关注AI赋能业务价值的运营、新媒体与市场营销人员，借助AI工具优化内容创作、用户增长、品牌传播和营销策略。 四、 创业者与企业决策者：对人工智能发展趋势保持高度关注，计划以AI为核心构建创新业务模式、拓展产品形态或优化企业运营流程的企业管理者。 五、 企业内部推动产品数字化转型的相关岗位人员，如PMO项目管理办公室成员、数字化产品专员。 培训目标一、 帮助学员系统掌握AI产品经理的核心能力模型，理解AI产品经理与传统产品经理的能力差异，构建完整的AI产品知识框架。 二、 使学员具备AI技术理解力，掌握机器学习、深度学习、大语言模型等核心技术原理，能够与技术团队高效沟通，判断技术可行性和模型能力边界。 三、 让学员熟练掌握AI产品落地全流程能力，包括需求挖掘与分析、产品方案设计、模型评估与优化、上线效果跟踪，能够独立完成AI产品从0到1的构建。 四、 帮助学员掌握主流AI工具和平台的应用，包括提示词工程、RAG技术、智能体开发、模型微调等，具备将AI技术转化为可交付产品功能的能力。 五、 使学员具备AI产品商业化思维，能够进行市场洞察、竞品分析、价值评估和商业化策略设计，打造具备市场竞争力的AI产品。 培训内容介绍模块一：AI产品经理认知与能力模型一、 AI产业浪潮与产品经理机遇：深刻理解AI为什么被称为百年新机遇，AI产业分层结构（基础设施层、模型层、应用层），AI产品经理在产业中的定位与价值。 二、 AI产品经理能力模型与职级体系：掌握AI产品经理核心能力模型（海尔智家6大核心能力维度、24项细分能力指标），不同职级的能力要求差异，AI产品经理与传统产品经理的能力区别。 三、 AI产品经理工作职责与技术基础：了解AI产品经理的工作职责和全流程，掌握人工智能三大基础（数据、算法、算力），理解AI的能力边界以及如何了解AI的边界。 四、 AI技术全景图与产品规划逻辑：掌握AI产品经理需要掌握的技术全景图，包括机器学习、深度学习、NLP、计算机视觉等，理解AI产品规划的逻辑和方法论。 模块二：AI技术理解与应用五、 AI基础知识与算法原理：系统学习机器学习核心概念（监督学习、无监督学习、强化学习），常见算法原理（K近邻、线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机），深度学习基础（CNN、RNN、Transformer）。 六、 大语言模型技术与应用：深入理解大语言模型的发展历程、核心原理和Transformer结构，掌握多模态交互原理、上下文控制策略，了解主流模型（GPT系列、通义千问、文心一言等）的特点与选型要点。 七、 提示词工程系统方法：掌握提示词工程的基本原则和核心框架，学习如何设计高质量的Prompt引导模型生成预期结果，理解Chain-of-Thought、Function Calling等高级技术，打通“产品+开发+测试”协同壁垒。 八、 检索增强生成（RAG）技术：理解LLM的局限性及RAG的关键组成部分（索引、检索和生成），掌握RAG应用的实施方法、实际应用场合及实施中的挑战，构建企业级知识增强方案。 九、 智能体（Agent）开发与应用：学习AI代理的不同类型（面向执行、任务和多代理系统），理解智能体的记忆、工具、计划和环境感知，掌握智能体如何解决复杂业务问题，以Coze、Dify、FastGPT等平台为核心进行智能体搭建实战。 模块三：AI产品全生命周期管理十、 AI产品工作流程与角色协同：掌握AI产品经理工作流程，AI产品经理与算法工程师、开发、测试、运营等不同角色的高效协同流程，明确每个角色的责任边界。 十一、 业务需求分析与AI机会识别：学习业务数值化需求分析（基于领导和业务拆解落地），自主洞察的战略框架体系（用户研究找洞察、市场研究抓机会、竞品研究建标准），基于客户地图发现AI需求。 使用设计思维识别客户痛点和未满足的需求，分析现有业务流程以确定AI可以发挥作用的领域。 十二、 需求挖掘与分析实战方法：掌握场景思维JTBD（三大挖三小挖）、破解一句话需求的2种策略、吸引力模型、用户体验地图、洞察法标准句式、用户访谈万能模板、数据分析、竞争取舍线及竞品分析、需求采集表模板等。 十三、 需求真伪判断与优先级定义：学习常见6种伪需求的识别方法，需求真伪判断公式，综合指数法判断需求真伪，KANO模型判断需求真伪，定义需求优先级的5种方法。 十四、 需求分析六步法（需求转化功能）：掌握原始需求→初始需求→客户痛点→系统特性→功能需求→非功能需求的完整转化流程，学习UC格式编写PRD、敏捷PRD生成。 十五、 AI模型评估与监控：掌握产品经理评估模型需要关注的核心指标，模型性能评估（混淆矩阵、回归算法评估指标），模型稳定性评估（PSI），建设算法模型监控指标体系。 十六、 AI产品上线效果评估与优化：学习效果跟踪（了解实现方式、提供标注数据、跟进实验结果和多数据源验证），效果优化（收集Badcase、配合算法工程师调整参数、训练模型、提升指标），建立AI产品业务价值数据分析与A/BTEST机制。 模块四：AI产品商业化与行业实践十七、 市场洞察与产品规划：学习市场洞察5看法（看趋势、看市场、看竞争、看自己、看机会），产品路线图规划9步法，产品架构规划，AI赋能市场洞察找机会、项目转产品、产品路线图规划。 十八、 AI产品商业化策略：掌握AI产品商业化包装策略，AI产品的付费逻辑与商业模式设计（如API调用量挂钩、模型效果付费），判断项目的ROI、LTV以及技术可持续性。 十九、 行业实践案例深度剖析：剖析不同行业优秀AI案例背后的底层逻辑和思维方式，包括芒果TV基于IP角色的粉剧互动跨次元对话产品案例（从MVP到规模化增长到商业化的全历程）、快手竞品分析机制、美团AI产品经理日常工作、飞书面试系统AI迭代、海纳AI迭代等。 二十、 AI常见行业难题与解决方案：分析AI产品面临的普遍挑战（留存率偏低、使用频次低、变现能力不足），学习行业正在验证的解决方案和背后的思考逻辑。 二十一、 AI产品项目实战演练：分组进行真实AI项目演练，从需求分析、机会识别、产品方案设计到模型评估和商业化策略设计，产出完整产品方案并进行成果汇报与专家点评。
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