年薪50W+的AI产品经理，是这样炼成的！148天“抄作业”式学习指南，直接复刻成功！-优快云博客

一、学习总览：148天成为合格的AI产品经理

学习路径总规划

第1阶段：基础认知建设（第1-30天）
第2阶段：技术深度理解（第31-75天）
第3阶段：产品方法论掌握（第76-120天）
第4阶段：实战项目积累（第121-148天）

每日学习安排

周一至周五：每天2小时（晚8:00-10:00）
周六：4小时深度实践（上午9:00-11:00，下午3:00-5:00）
周日：1小时周复盘（晚8:00-9:00）

二、第一阶段：基础认知建设（第1-30天）

第1周：建立整体认知

第1-2天：了解AI产品经理职责

学习资源：知乎专栏《AI产品经理入门指南》
具体任务：整理AI产品经理与传统产品经理的10个区别

第3-4天：学习机器学习基础概念

学习资源：吴恩达《机器学习》第1-3课
具体任务：用思维导图总结监督学习、无监督学习、强化学习

第5-6天：了解AI技术应用场景

学习资源：行业报告《2025AI技术应用白皮书》
具体任务：分析3个成功的AI产品案例

第7天：周复盘

输出：1000字学习笔记，发布在个人博客

第2周：技术概念入门

第8-10天：深度学习基础

学习资源：《深度学习入门》第1-4章
具体任务：绘制神经网络前向传播流程图

第11-13天：大语言模型认知

学习资源：Hugging Face NLP课程前2章
具体任务：注册OpenAPI，体验ChatGPT并记录使用感受

第14天：技术术语整理

输出：制作个人技术术语词典（至少50个词条）

第3-4周：行业生态了解

第15-22天：细分领域研究

计算机视觉、自然语言处理、推荐系统各3天
每天深入研究1个细分领域，记录技术边界和应用场景

第23-28天：工具链熟悉

学习使用Notion、Figma、Git等基础工具
注册Kaggle、阿里云天池账号

第29-30天：阶段考核

完成基础认知测试题
制定下一阶段详细计划

三、第二阶段：技术深度理解（第31-75天）

第5-6周：机器学习实战

第31-35天：完成Kaggle泰坦尼克项目

具体任务：使用随机森林预测乘客生存率
学习重点：特征工程、模型训练、结果提交

第36-40天：学习模型评估

学习资源：《机器学习实战》第5章
实践任务：为自己的项目设计评估指标体系

第7-8周：深度学习进阶

第41-45天：CNN理论与实践

学习资源：CS231n课程前3讲
实践任务：使用PyTorch实现手写数字识别

第46-50天：自然语言处理入门

学习资源：《动手学深度学习》第10章
实践任务：训练一个文本分类模型

第9-11周：大语言模型专项

第51-60天：Transformer架构深入

每日学习1个核心组件（注意力机制、位置编码等）
周末整合：绘制完整架构图

第61-65天：Prompt工程实战

学习资源：OpenAI Prompt Engineering Guide
每日任务：完成10个不同类型的Prompt练习

第66-70天：RAG系统构建

实践项目：搭建基于个人文档的问答系统
使用工具：LangChain + Chroma + GPT API

第71-75天：阶段项目

项目要求：完整实现一个AI应用原型
文档要求：包含技术选型、架构设计、效果评估

四、第三阶段：产品方法论掌握（第76-120天）

第12-13周：AI产品设计基础

第76-80天：需求分析方法论

学习资源：《AI产品经理实战手册》第3章
实践任务：为假设产品编写MRD文档

第81-85天：用户体验设计

学习重点：AI产品的特殊交互模式
实践任务：设计一个语音助手的对话流程

第14-15周：数据驱动决策

第86-90天：指标体系搭建

学习资源：Google HEART指标体系
实践任务：为一个推荐产品设计完整指标体系

第91-95天：A/B测试实践

学习资源：《可信赖的在线实验》第1-4章
实践任务：设计一个排序算法的A/B测试方案

第16-17周：项目管理与协作

第96-100天：敏捷开发在AI项目中的应用

学习重点：模型迭代与产品迭代的协调
实践任务：制定一个AI项目的双周迭代计划

第101-105天：跨团队协作

学习重点：与算法工程师、数据工程师的协作模式
实践任务：编写一份技术需求文档（TRD）

五、第四阶段：实战项目积累（第121-148天）

第18-19周：个人项目实战

第121-128天：完整项目开发

项目选题：智能健身教练、企业知识库助手、电商推荐系统（三选一）
每日任务：按照产品开发流程推进项目

关键产出：

市场需求文档（MRD）
产品需求文档（PRD）
技术方案文档
原型设计
效果评估方案

第20-21周：作品集整理与优化

第129-135天：作品集包装

整理所有学习产出和项目成果
制作个人作品集网站
编写项目介绍文稿

第136-140天：面试准备

整理常见面试问题及回答
模拟面试练习
简历优化

第141-148天：求职与反馈

开始投递简历
记录面试反馈
持续优化学习计划

如何学习大模型 AI ？

我国在AI大模型领域面临人才短缺，数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着Al技术飞速发展，预计到2025年，这一缺口将急剧扩大至400万，严重制约我国Al产业的创新步伐。加强人才培养，优化教育体系，国际合作并进，是破解困局、推动AI发展的关键。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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2025最新大模型学习路线

明确的学习路线至关重要。它能指引新人起点、规划学习顺序、明确核心知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛，没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫，不知道应该专注于哪些内容。

对于从来没有接触过AI大模型的同学，我帮大家准备了从零基础到精通学习成长路线图以及学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线。

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针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程，和配套的学习资料。

大模型经典PDF书籍

新手必备的大模型学习PDF书单来了！全是硬核知识，帮你少走弯路！

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配套大模型项目实战

所有视频教程所涉及的实战项目和项目源码等
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博主介绍＋AI项目案例集锦

MoPaaS专注于Al技术能力建设与应用场景开发，与智学优课联合孵化，培养适合未来发展需求的技术性人才和应用型领袖。

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这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传优快云，朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【`保证100%免费`】

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为什么要学习大模型？

2025人工智能大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用，大模型作为其中的重要组成部分，正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力，广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、智能推荐等领域，为各行各业带来了革命性的改变和机遇。

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适合人群

在校学生：包括专科、本科、硕士和博士研究生。学生应具备扎实的编程基础和一定的数学基础，有志于深入AGI大模型行业，希望开展相关的研究和开发工作。
IT行业从业人员：包括在职或失业者，涵盖开发、测试、运维、产品经理等职务。拥有一定的IT从业经验，至少1年以上的编程工作经验，对大模型技术感兴趣或有业务需求，希望通过课程提升自身在IT领域的竞争力。
IT管理及技术研究领域人员：包括技术经理、技术负责人、CTO、架构师、研究员等角色。这些人员需要跟随技术发展趋势，主导技术创新，推动大模型技术在企业业务中的应用与改造。
传统AI从业人员：包括算法工程师、机器视觉工程师、深度学习工程师等。这些AI技术人才原先从事机器视觉、自然语言处理、推荐系统等领域工作，现需要快速补充大模型技术能力，获得大模型训练微调的实操技能，以适应新的技术发展趋势。