转行3年涨薪300%,我总结了一套AI产品经理快速入门指南!

高通平台Android 无线 UWB 开发全解析:UWB系统设计、天线与校准全流程指南 为使 UWB 系统达到目标性能,在整个开发流程中遵循一套设计最佳实践至关重要。系统架构:需基于飞行时间(ToF)功能的基准方案(POR)定义系统框图,这是整体系统架构的基础。天线布局:天线位置对性能影响极大,需尽可能贴近 UWB 芯片,以减少信号损耗、保持高传输效率。器件选型:需谨慎选择元器件,推荐使用单刀双掷(SPDT)或双刀双掷(DPDT)开关、UWB 带通滤波器射频同轴测试接头,以保障信号传输路径与测试能力。原理图优化:原理图开发阶段,走线损耗优化极为关键。 阅读详情

做产品几年了,还没升职,就先到了“职业天花板”。

想凭工作几年积累的经验,跳个槽,结果打开招聘软件一看:不懂AI技术的产品经理,都快要被淘汰了!

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AI产品经理,太火了!

如今AIGC大火,所有行业都因AI催生新的业务形态!产品经理的职业要求也越来越高!

在AI风口下,最稀缺、最赚钱的就是——AI产品经理和AI大模型方案解决专家!

百度、腾讯、字节等互联网巨头公司,都在挖掘AIGC产品经理/项目经理,3~5年的经验,就能给到60k*16的高薪!

工资高、前景好,还能远离内卷~

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不难看出,AI方向的产品已是大势所趋!

掌握大模型、多模态、Agent智能体等落地策略的产品经理,势必是未来更抢手和更具竞争力的AI产品经理人才!

一位长者曾经说过,一个人的命运啊,当然要靠自我奋斗,但是也要考虑到历史的进程。作为产品经理,我们只有躬身入局,才能不会错过这次人工智能的浪潮。

在大模型时代,我们如何有效的去学习/入门AI产品经理?

现如今产品经理岗位需求越来越大,但是相关岗位人才难求,薪资持续走高,AI产品经理薪资平均值约27336元, 而且,在一线城市北京,产品经理的均薪接近30K,在新一线城市、二线城市的薪资也很可观 。
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从产品经理这个岗位来说,无论是从薪资水平、发展空间还是需求量上看,依旧是个不错的岗位。

可能大家都想入门/转行AI产品经理,其中包括0经验的小白。都想通过这项技能真正达到升职加薪,就业或是副业的目的,但是不知道该如何开始学习,因为网上的资料太多太杂乱了,如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路,少碰壁,这里我直接把都打包整理好,希望能够真正帮助到大家。

一、AGI大模型系统学习路线

很多人学习大模型的时候没有方向,东学一点西学一点,像只无头苍蝇乱撞,下面是我整理好的一套完整的学习路线,希望能够帮助到你们学习AI大模型。

在这里插入图片描述

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。

二、AI产品经理入门手册

总共100套AI产品经理入门手册,无论你是否有无经验,都可学习成功转型!

在这里插入图片描述

三、640套AI大模型报告合集

这套包含640份报告的合集,涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师,还是对AI大模型感兴趣的爱好者,这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

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四大模型经典PDF书籍**

随着人工智能技术的飞速发展,AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型,如GPT-3、BERT、XLNet等,以其强大的语言理解和生成能力,正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

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外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

五大模型各大场景实战案例**

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结语

【一一AGI大模型学习 所有资源获取处(无偿领取)一一】

①人工智能/大模型学习路线

②AI产品经理入门指南

③大模型方向必读书籍PDF版

④超详细海量大模型实战项目

⑤LLM大模型系统学习教程

⑥640套-AI大模型报告合集

⑦从0-1入门大模型教程视频

⑧AGI大模型技术公开课名额

基于MUSIC算法的DOA估计Matlab仿真 特别需要指出的是:通道与阵元并不是一一对应,通道是由空间的一个、几个或所有阵元合成的,当然空间某个特定的阵元可包含在不同的通道内。空间谱估计侧重于研究空间多传感器阵列所构成的处理系统对感兴趣的空间信号的多种参数进行准确估计的能力,其主要目的是估计信号的空域参数或信源位置,这也是雷达、通信、声纳等许多领域的重要任务之一。从系统框图中可以清晰的看出,估计空间相当于是对目标空间的一个重构过程,这个重构的精度由众多因素决定,如环境的复杂性、空间阵元的互耦、通道不一致、频带不一致等。 阅读详情

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