AI产品经理课程推荐

我是AI产品经理，这题我会。对AI产品人来说，你不需要像算法工程师一样深入掌握复杂的算法和模型，倒是AI大模型优秀商业化落地的项目案例，更需要格外关注和学习！

因为AI大模型的产品化属于新兴领域，从产品交互方式、产品逻辑，技术选型，大家都是摸着石头过河，再说直白一点就是“没有竞品可以抄”。这一点有多可怕，相信产品人都能明白吧？尤其对于to B的产品经理来说，在实际工作中，你具体接触到的需求是来自各种行业的，比如律所、港口、医疗、教育，等等。面对具体而复杂的业务需求场景，产品经理的脑子里不能是一片空白，必须有足够的项目案例去借鉴和启发思考。

退一步讲，转型AI产品经理，想过第一步的面试这一关，总得有能说得七七八八的项目经历吧？很多人都是卡在没有项目经历这一步！

所以，好的AI产品经理课程，重点就是两个方面，一是当下最火的大模型以及AI应用开发流程相关知识；第二就是丰富的AI的商业化项目案例。

老师是业内人还附带一个好处，就是足够面向就业。添加他们助教老师，还能领到AI产品经理高频面试题和答案，都是很新的东西，市面上不好找！

这是我领到的，内页长这样，都是 PDF 版本的，非常方便保存，或者打印也行：

实话实说， AI 大模型产品经理是一个相对新的岗位，面试还是挺水的，而且很多公司的面试题都一样，把这些题目准备好了，拿offer并不难。

我还领到了LLM基础知识、AI产品经理经典书籍、以及最新整理的 AI 应用案例集，总之对于真的非常有帮助！

课程还会详细讲解现阶段，大模型在各个行业和领域的应用现状，包括：零售与电商、教育、金融、泛娱乐、法律等等10大行业，我觉得对于个人职业发展方向的把握也很有帮助。

AI产品经理对AI大模型需要了解到什么程度呢？我们先看一下招聘需求：

知道人家要什么能力，一切就好办了！我整理了AI产品经理需要掌握的知识如下：

大模型基础知识

你得知道市面上的大模型产品生态和产品线；还要了解Llama、Qwen等开源大模型与OpenAI等闭源模型的能力差异；以及了解开源模型的二次开发优势，以及闭源模型的商业化限制，等等。

了解这些技术的目的在于建立与算法工程师的共通语言，确保能够沟通项目需求，同时具备管理AI项目进展、合理分配项目资源、把握和控制项目成本的能力。

产品经理还需要有业务sense，这其实就又回到了产品人的看家本领上。我们知道先阶段AI的局限性还非常大，模型生成的内容不理想甚至错误的情况屡见不鲜。因此AI产品经理看技术，更多的是从技术边界、成本等角度出发，选择合适的技术方案来实现需求，甚至用业务来补足技术的短板。

AI Agent

现阶段，AI Agent的发展可谓是百花齐放，甚至有人说，Agent就是未来应用该有的样子，所以这个LLM的重要分支，必须要掌握。

Agent，中文名为“智能体”，由控制端（Brain）、感知端（Perception）和行动端（Action）组成，是一种能够在特定环境中自主行动、感知环境、做出决策并与其他Agent或人类进行交互的计算机程序或实体。简单来说就是给大模型这个大脑装上“记忆”、装上“手”和“脚”，让它自动完成工作。

Agent的核心特性

自主性：能够独立做出决策，不依赖人类的直接控制。

适应性：能够根据环境的变化调整其行为。

交互性：能够与人类或其他系统进行有效沟通和交互。

对于产品经理来说，学习Agent更多的是理解它的设计理念和工作方式。零代码的大模型应用开发平台也有很多，比如dify、coze，拿来做一个小项目，你就会发现，其实并不难。

AI 应用项目开发流程

如果产品形态和开发模式都和过去不一样了，那还画啥原型？怎么排项目周期？这将深刻影响产品经理这个岗位本身的价值构成，所以每个AI产品经理都必须要了解它。

看着都是新词，其实接触起来，也不难。

我个人的感受是，在AI应用项目中，产品和技术人员之间的边界变得更加模糊。从产品交互方式、产品逻辑，技术选型，都需要和开发算法甚至是客户一起无数次脑暴，这一点和在抄竞品、看数据、模式形态都卷烂了的行业时相比，差别很大，但是真的是有意思多了！

最后放一个AI产品经理工作全流程的导图，希望可以帮助你从整体的角度感受一下和传统产品之间的不同：

最后想说一句，当下的大模型时代，AI产品经理真的没有那么高深莫测！如果你真的打算转，就走短平快的路子，直接面向面试进行准备，趁着机会多先乱入进去抢占先机，再慢慢学习也不迟！