【入门必看】AI产品经理到底怎样入门？

AI产品经理需要熟悉AI基础知识，包括AI行业现状，数学统计学，AI模型构建和模型基本概念。

之所以需要具备这些知识，是因为实现AI产品必然会涉及相应的AI技术，如果AI产品经理不了解相应技术基础，就不能很好的和研发人员沟通，完成AI项目的管理。

当然，AI产品经理并不需要像AI算法工程师那样，懂很底层的技术细节、数学公式的逻辑推导，但其中涉及的基本概念和行业现状应有所了解。

下面从这三部分介绍～

AI行业现状

首先需要了解AI行业现状。AI的产业架构可以分成基础技术层、算法层、应用层和解决方案层。

1）基础技术层：

硬件设备： 包括用于AI计算的芯片、服务器和设备。例如云计算、GPU等。

基础软件： 包括用于数据处理、模型训练和部署的开发工具和框架，例如Tensorflow、Pytorch等框架。

2）算法层： 包括机器学习、深度学习、增强学习等算法。

3）应用层： 主要是垂直领域应用，包括人工智能在医疗、金融、零售、交通等行业的具体应用，例如金融风控识别系统、智能客服系统等。

4）解决方案层：包括AI技术在智能制造、智慧城市、智慧医疗等场景的解决方案，主要关注如何将AI技术与特定行业的业务需求相结合，提供定制化的解决方案，以推动该行业的数字化转型和智能化发展。

其中基础技术层主要负责人员是软件开发，算法层负责人是算法工程师，而应用层和解决方案层是AI产品经理主要工作方向。

AI应用层和解决方案层中，涉及到的最新技术就是大模型，目前也是各科技企业竞相追逐的风口。 CHATGPT、Gemini、Sora、文心一言、通义千问等大模型产品层出不穷，基于大模型的AI程序员Delvin已经能实现独立开发，最新的GPT4o已具有实时视频和语音功能；掌握大模型工具、紧跟AI应用前沿能帮助AI产品经理在竞争中脱颖而出。

程序员为什么要学大模型？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、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。(几乎涵盖所有行业)

三、LLM大模型系列视频教程

四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

• 内容：

  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
  • L1.4.1 知识大模型
  • L1.4.2 生产大模型
  • L1.4.3 模型工程方法论
  • L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。

• 内容：

  • L2.1 API接口
  • L2.1.1 OpenAI API接口
  • L2.1.2 Python接口接入
  • L2.1.3 BOT工具类框架
  • L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
  • L2.3 流水线工程
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。

• 内容：

  • L3.1 Agent模型框架
  • L3.2 MetaGPT
  • L3.3 ChatGLM
  • L3.4 LLAMA
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

• 内容：

  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

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