产品经理想拿 AI 高薪?先搞懂 3 大核心能力!附大模型 0 基础学习路径 + 免费资料包

首先在第一段结尾与第二段开头之间加入承上启下的衔接内容,既总结第一段“产品经理需掌握AI能力”的核心观点,又点出学习痛点、引出第二段“大模型学习路径”的主题,使两段文字逻辑连贯。以下是衔接后的完整内容:

随着AI的普及和行业的变革,产品经理的职能和评价体系也有翻天覆地的变化。如今优秀的产品经理极度稀缺,这不是行业故意设高门槛,而是AI时代的产品复杂度超越单一技能覆盖的范围。

产品经理这个岗位,是一个对综合能力要求极高的岗位,需要专精业务,又要涉猎多领域的知识和技能,说白了是对知识和能力的把掌握,既要有广度,又要有深度,还要会结合。

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优秀的产品经理,其基本职业素养和能力模型我认为以下几点是最基础、最关键的:

一、分析问题有穿透力

能快速发现问题、准确定位问题的根源并产出有效解决方案,是产品经理最根本也是最核心的能力,其他的能力和素质也都是基于此,因为这是产品工作的地基,地基没打好就算盖起摩天大楼也是不稳的,后续的工作产出,自然就难免走弯路。

无论是从0-1落地一个产品项目,还是一个功能细节的优化需求,都需要产品经理统筹协调业务上下游共同推进交付,在这过程中最基本的是要抓住需求和问题的核心,提前预设风险点和针对性举措,而不只是出了问题再想对策,更不能匆忙画原型出方案。

新产品经理常把用户诉求当圣旨,用户要更快马车就研究马鞭材质,而优秀产品早已看透用户需要的其实是更快抵达的方式,可能是汽车、高铁甚至飞机。前年团队做个企业培训平台,用户反馈需要更丰富的课程品类,挖掘其深层需求其实是找不到匹配当前工作瓶颈的解决方案。后来我们用AI做学习路径推荐,到课率提升15%,完课率提升12%。

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用户是挑刺儿提问题的行家里手,但不会提供解决方案,不能用户想要个鸡蛋,就直接提供个鸡蛋,需要思考用户要鸡蛋做什么。产品工作的关键不在于多懂用户说什么,而在于能听出用户没说什么,用大模型分析用户反馈的情感倾向和关联关键词,比人工归纳更容易发现潜在痛点。

二、具备决策赌徒和艺术家的双重气质

互联网圈内有句话“研发的薪资远高于产品但要听命于产品”,可见产品经理作出正确决策有多重要。产品经理决策的影响力,与其职级直接呈正相关。

vp级的产品经理,决策可能直接影响一个产品或业务线的生死;总监级的产品经理,决策会影响一个部门的战略方向;员工或leader级的产品,决策也能影响一个需求的排期、优先级、体验和研发成本等。

对需求、问题、市场和业务逻辑多方面信息的感知把控和深入分析,是作出正确决策的前提,优秀的产品经理不仅要擅于决策,还要敢于决策,正所谓“决策前像赌徒般敢押注,决策后像艺术家般死抠细节”。

当前市场环境,用户看重的是消费安全感,决策能力需要对人性底层的洞察和对市场、行业的感知了解。

三、能准确感知行业和业务发展趋势,把问题转化为生产力

现在产品经理都会说AI是未来,但真能用AI把项目落地的屈指可数。前两年ChatGpt如日中天,今年Deepseek横空出世,各种大模型层出不穷,大到全球市场和行业布局,小到产品经理岗位职能和要求,都在AI的影响下演变着、转型着、升级着。

AI无疑是如今的大趋势,也是时代发展的必然。公司战略规划、部门业务方向、个人就业都要重视大趋势的重要性,对于产品经理而言,AI能力固然更加重要,顺应时代潮流,就像顺风使舵。

未来职场的产品经理,要掌握AI,驾驭AI,把AI调教成产品助理,利用AI落地项目、推进业务、设计产品。因此AI产品经理岗位应运而生,也产品未来就业的方向。很多传统的产品岗位,在AI的赋能下,升级成AI产品高薪岗,薪资比传统产品高出一截,用人要求也有创新性的提高。

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正是因为AI产品经理的高薪潜力与传统岗位的升级需求,越来越多产品人意识到“掌握大模型”是突破职业瓶颈的关键,但多数人面临“想学却无方向”的困境——要么找不到系统学习路径,要么缺乏优质资料,要么不知如何结合业务落地。那么,互联网从业者尤其是产品经理,该如何高效入门并精通大模型AI?

如何学习大模型 AI ?

由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

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,故此将并将重要的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。

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?

我国在A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AI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AI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。

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大模型入门到实战全套学习大礼包

1、大模型系统化学习路线

作为学习AI大模型技术的新手,方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间,少走弯路;方向不对,努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划,带你从零基础入门到精通!

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2、大模型学习书籍&文档

学习AI大模型离不开书籍文档,我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档(电子版),它们由领域内的顶尖专家撰写,内容全面、深入、详尽,为你学习大模型提供坚实的理论基础。

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3、AI大模型最新行业报告

2025最新行业报告,针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估,以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用,以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

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4、大模型项目实战&配套源码

学以致用,在项目实战中检验和巩固你所学到的知识,同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。

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5、大模型大厂面试真题

面试不仅是技术的较量,更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后,就需要开始准备面试,我精心整理了一份大模型面试题库,涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题,让你在面试中游刃有余

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适用人群

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第一阶段(10天):初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。

  • 大模型 AI 能干什么?
  • 大模型是怎样获得「智能」的?
  • 用好 AI 的核心心法
  • 大模型应用业务架构
  • 大模型应用技术架构
  • 代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识
  • 提示工程的意义和核心思想
  • Prompt 典型构成
  • 指令调优方法论
  • 思维链和思维树
  • Prompt 攻击和防范
第二阶段(30天):高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。

  • 为什么要做 RAG
  • 搭建一个简单的 ChatPDF
  • 检索的基础概念
  • 什么是向量表示(Embeddings)
  • 向量数据库与向量检索
  • 基于向量检索的 RAG
  • 搭建 RAG 系统的扩展知识
  • 混合检索与 RAG-Fusion 简介
  • 向量模型本地部署
第三阶段(30天):模型训练

恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。

到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?

  • 为什么要做 RAG
  • 什么是模型
  • 什么是模型训练
  • 求解器 & 损失函数简介
  • 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
  • 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
  • Transformer结构简介
  • 轻量化微调
  • 实验数据集的构建
第四阶段(20天):商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。

  • 硬件选型
  • 带你了解全球大模型
  • 使用国产大模型服务
  • 搭建 OpenAI 代理
  • 热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
  • 在本地计算机运行大模型
  • 大模型的私有化部署
  • 基于 vLLM 部署大模型
  • 案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
  • 部署一套开源 LLM 项目
  • 内容安全
  • 互联网信息服务算法备案

学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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