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最近幾年AI產品經理爆火，不少同學都想進入其中做AI產品。但學習資料這么多，如何選擇自己的方向？作者給到的這些經驗可以參考一下。

“AI有很多技術領域：視覺、語音、自然語言處理、推薦系統等，相應的也有不同職能的AI 產品經理，怎么選擇一個技術方向并規劃相應的學習路線？”

直接上選擇的結論：

1. 工科有相關技術棧的同學可以直接選擇自己熟悉的領域（如計算機視覺、NLP、推薦系統等），從基礎理論到工具應用，再到產品管理技巧，逐步積累AI產品經理所需的知識和經驗。
2. 如果你沒有技術背景，學習路線需要從基礎開始，逐步積累對AI的理解。對于沒有技術背景的同學來說，選擇一個更易入門的AI技術方向非常重要。

針對沒有技術背景的同學這里有幾個方向的推薦：

• 推薦系統的實現通常依賴于數據分析和用戶行為建模，比較容易理解，很多推薦系統的模型（如協同過濾、基于內容的推薦）較為直觀，適合沒有技術背景的人。
• NLP的很多應用（如聊天機器人、情感分析、文本分類）也有著較強的業務背景，適合文科生或對文本處理有興趣的人。
• AIGC是近年來熱門的領域，像文本生成、圖像生成、視頻生成等，其產品層面更加直觀，易于理解并且應用廣泛。沒有掌握相關技術棧的同學，首先需要建立對AI技術的基本理解。這里為大家搜集了體系化的學習資料。

一、學習目標

1. 理解AIGC相關技術：學習AIGC的核心技術，掌握它們如何支持產品的開發。
2. 掌握產品管理技能：學習如何將AIGC技術與業務需求結合，推動產品的設計和開發。
3. 積累跨學科的經驗：從技術理解到團隊溝通與需求分析，逐步培養成為AIGC產品經理所需的多維能力。

二、學習路線

1）基礎知識：AI與機器學習基礎

AI基礎概念：學習AI/LLM知識科普和簡單理解

https://space.bilibili.com/472543316/video（大模型領域技術點科普，易懂）

https://space.bilibili.com/3493082116917587?spm_id_from=333.999.0.0
（科普）

https://space.bilibili.com/1921388479/video
（科普+少量技術）

https://space.bilibili.com/517221395/video
（科普+技術講解）

https://space.bilibili.com/3546604218878676/video

https://zhuanlan.zhihu.com/p/675906726

https://zhuanlan.zhihu.com/p/696726728

https://zhuanlan.zhihu.com/p/693923750
（基礎概念）

https://space.bilibili.com/504715181?spm_id_from=333.999.0.0

大模型如何工作（易懂）

https://www.bilibili.com/video/BV1Kb421z7Yh/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=a096fd5e34d1f864346f7426954892ce

https://www.bilibili.com/video/BV17t4218761?p=2&vd_source=a096fd5e34d1f864346f7426954892ce

編程基礎（Python）：學習Python編程語言，Python是AI領域最常用的語言?？梢酝ㄟ^B站免費的課程或者菜鳥教程來入門Python。學習基本的數據結構和算法知識，理解如何通過代碼實現簡單的功能。推薦書籍：《Python編程：從入門到實踐》。（學習基本思想和基本解題思路即可）

2）深入了解AIGC核心技術

AIGC的核心技術包括自然語言處理（NLP）、生成對抗網絡（GAN）、大語言模型（LLM）、生成文本和圖像等。你不需要深入編程，但要理解這些技術如何在產品中應用。

Prompt工程學：

作為AIGC產品經理，理解Prompt如何影響AI生成內容的效果是必不可少的。學習如何設計有效的Prompt（提示語），以便AI可以生成高質量的內容。

可以閱讀一些關于Prompt的書籍和文章，或者參加一些在線課程來快速了解這一部分。

參考學習資料：

https://flowgpt.com/p/mayumi-saegusa-waifu-roleplay-nsfw

https://arxiv.org/abs/2307.11760

https://zhuanlan.zhihu.com/p/636690053

https://github.com/microsoft/promptbase

OpenAI官方prompt手冊：https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering

OpenAI早期prompt綜述：https://arxiv.org/pdf/2406.06608

RAG（Retrieval Augmented Generation）：這個技術與AIGC緊密相關，尤其是在生成內容時，如何通過檢索增強生成模型的表現，這是目前生成式AI領域的一個前沿技術。理解RAG如何工作對產品經理非常有益，尤其是涉及到大規模內容生成時。

什么是RAG

https://mp.weixin.qq.com/s/prKsrbLmH9QzHPoCOw6jXQ

https://mp.weixin.qq.com/s/2hYzDN8J8rC7iijlvwv3rQ

https://mp.weixin.qq.com/s/YEF4C-m7N4qvgEhjuIcT6A

rag開源神器：https://mp.weixin.qq.com/s/feS9vRBYOCdpHkDKtfwW0A

Github rag學習資料：github.com/NirDiamant/RAG_Techniques

FAISS: Meta 開源的向量檢索引擎 https://github.com/facebookresearch/faiss

Pinecone: 商用向量數據庫，只有云服務 https://www.pinecone.io/

Milvus: 開源向量數據庫，同時有云服務 https://milvus.io/

Weaviate: 開源向量數據庫，同時有云服務 https://weaviate.io/

Qdrant: 開源向量數據庫，同時有云服務 https://qdrant.tech/

螞蟻集團RAG和向量庫實踐

Assistant API：這部分內容指的是與生成式AI產品相關的API設計和交互邏輯，學習這些技術會幫助你理解如何將AIGC能力融入產品中，提高用戶體驗。

研讀OpenAI官方文檔

https://platform.openai.com/docs/api-reference

LLM綜合性學習資料：LLM（大語言模型）是AIGC產品的核心之一，了解LLM的運作、訓練和調優技巧是必要的，尤其是在實際應用產品中，如GPT-3或BERT。

LLM系統性學習資料https://github.com/liguodongiot/llm-action?tab=readme-ov-file

什么是Transformer：Transformer是現代自然語言處理（NLP）和許多AIGC模型（如GPT、BERT）的核心技術。了解Transformer及其工作原理對AIGC的產品經理來說是一個基礎但關鍵的技術點。

Transformer學習資料：

https://github.com/hinesboy/transformer-simple

https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/

https://poloclub.github.io/transformer-explainer/

3）產品管理技能

作為產品經理，除了技術理解，還需要掌握一定的產品管理技巧。

產品基礎知識：

學習產品經理的基本工作流程，如需求分析、市場調研、產品規劃、用戶研究等。

推薦學習資源：《俞軍產品經理方法論》、《微信背后的產品觀》等經典產品管理書籍。

AIGC產品的應用與創新：

研究AIGC的實際應用案例，如聊天機器人、智能寫作工具、圖像生成平臺等，了解產品如何借助AIGC提升用戶體驗。

學習如何分析用戶需求，并將其轉化為產品功能。與AI開發團隊合作，如何協調技術與業務的落地。

產品開發流程：

理解產品從概念到上線的開發流程，學習如何撰寫產品需求文檔（PRD）、用戶故事（User Stories），并與設計師、開發者、數據科學家等團隊合作。

掌握數據驅動的決策制定方法，如何利用數據分析優化產品。

4）跨學科溝通與團隊協作

AIGC產品經理需要協調技術團隊與業務團隊，因此跨學科的溝通與協作至關重要。

學習如何與AI團隊協作：學習AI團隊常用的術語和工具，理解模型訓練的基本流程、數據清洗與標注的工作內容等，幫助與技術團隊更有效地溝通。

了解AI產品的挑戰：學習AIGC產品經理面臨的技術挑戰，如模型的公平性、生成內容的質量控制、內容的多樣性等問題。了解如何衡量和優化AIGC產品的效果。

5）實戰經驗積累

理論學習固然重要，但實際的項目經驗對于產品經理的成長至關重要。

參與AI相關項目：

• 可以通過加入AI相關的實習或兼職，積累實際的項目經驗。
• 參與一些AI技術的開源項目，學習如何將AI能力應用于實際的產品中。

使用AIGC工具：

嘗試使用現有的AIGC工具（如GPT-3 API、DALL-E、Runway ML等）進行實踐，了解它們的應用和限制。

構建自己的AIGC產品原型：

嘗試設計并實現一個簡單的AIGC產品原型，哪怕只是一個簡單的文本生成或圖像生成應用。這能幫助你更好地理解技術如何支持業務需求，并提升用戶體驗。

最后，想與大家共勉，無論背景如何，最重要的是持續學習，注重技術與產品的結合，并通過實踐積累經驗，才能成為一名合格的AI產品經理。