AI產(chǎn)品經(jīng)理全鏈路項目訓戰(zhàn)

模塊 1：
AIGC 行業(yè)與職業(yè)基礎(chǔ)

第 1 章：
AIGC 行業(yè)發(fā)展與趨勢

? 1.1 AIGC 的技術(shù)演變
? 1.2 產(chǎn)業(yè)鏈全景解析
? 1.3 不同行業(yè)的 AIGC 應(yīng)用現(xiàn)狀與前景（醫(yī)療、金融、制造等）

第 2 章：
AIGC 產(chǎn)品經(jīng)理的職業(yè)定位

? 2.1 AIGC 產(chǎn)品經(jīng)理的核心職責與能力模型
? 2.2 從傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理到 AIGC 產(chǎn)品經(jīng)理的轉(zhuǎn)型路徑
? 2.3 AI 產(chǎn)品生命周期管理
? 2.4 典型 AIGC 產(chǎn)品經(jīng)理的工作案例分析

第 3 章：
產(chǎn)品經(jīng)理與技術(shù)團隊的協(xié)作

? 3.1 如何向算法工程師提出明確需求
? 3.2 如何構(gòu)建產(chǎn)品戰(zhàn)略與路線圖
? 3.3 AI 行業(yè)背景下的產(chǎn)品經(jīng)理需求與挑戰(zhàn)

第 4 章：產(chǎn)品經(jīng)理與技術(shù)團隊的協(xié)作

? 4.1 如何定義產(chǎn)品的用戶需求

第 5 章：產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析與優(yōu)化

? 5.1 如何收集與整理 AI 產(chǎn)品使用中的數(shù)據(jù)（用戶行為、性能數(shù)據(jù)等）
? 5.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理與數(shù)據(jù)清洗在 AI 產(chǎn)品中

第 6 章：AI 產(chǎn)品經(jīng)理的職
業(yè)發(fā)展與技能提升

? 6.1 如何提升 AI 產(chǎn)品經(jīng)理的技術(shù)深度與管理廣度
? 6.2 AI 行業(yè)中的職業(yè)機會與發(fā)展路徑

模塊 2：
AIGC 及大模型技術(shù)基礎(chǔ)

第 1 章：
大模型的核心技術(shù)解析

? 1.1 BERT 與 GPT 系列模型的區(qū)別與進化
? 1.2 通 用 大 模 型 的 訓 練 流 程 ：Pretraining、SFT 和 RLHF
? 1.3 主流文本模型（如 DeepSeek、GPT-4、LLaMA）與圖像模型（如 Stable Diffusion、DALL-E）的技術(shù)特點

第 2 章：
AI 模型與 AIGC 模型的評估方法

? 2.1 AI 模型評估指標：性能、穩(wěn)定性、可擴展性
? 2.2 AIGC 模型評估特性：生成質(zhì)量、語義一致性、用戶滿意度
? 2.3 不同業(yè)務(wù)場景的模型評估方法及案例解析

第 3 章：
AIGC 數(shù)據(jù)工程與知識管理

? 3.1 數(shù)據(jù)采集與標注：多模態(tài)數(shù)據(jù)處理技巧
? 3.2 知識庫構(gòu)建：從詞嵌入到向量檢索的全流程
? 3.3 Prompt 工程的設(shè)計與優(yōu)化策略

模塊 3：
AIGC 產(chǎn)品設(shè)計與開發(fā)

第 1 章：技術(shù)預(yù)研與技術(shù)選型

? 1.1.1 大模型選型策略：選擇通用模型還是垂直領(lǐng)域模型（如 DeepSeek、GPT-4、Llama 等）
? 1.1.2 模型微調(diào)與插件開發(fā)的適配性評估

第 2 章：算力與存儲的評估與規(guī)劃

? 2.1 高 效利用云計算資源(如 GPU)
? 2.2 數(shù)據(jù)存儲與訪問策略：如何管理多模態(tài)數(shù)據(jù)

第 3 章：可行性分析與PoC(Proof of Concept)

? 3.1 技術(shù)能力驗證：如何快 速搭建 AIGC 產(chǎn)品原型
? 3.2 PoC 成本控制與結(jié)果評估

模塊 4：
行業(yè)場景化實戰(zhàn)項目集

第 1 章：不同行業(yè)經(jīng)典案例概覽

? 1.1 金融行業(yè)：智能投顧與風險評估模型開發(fā)
? 1.2 通信行業(yè)：智能問答與客 服系統(tǒng)的開發(fā)與應(yīng)用
? 1.3 醫(yī)療行業(yè)：醫(yī)療影像輔助診斷與醫(yī)學知識庫構(gòu)建

第 2 章：多模態(tài)技術(shù)應(yīng)用與拓展

? 2.1 文生圖產(chǎn)品設(shè)計：從用戶需求到精準生成
? 2.2 視頻生成技術(shù)的前沿探索與應(yīng)用
? 2.3 多模態(tài)搜索

第 3 章：實戰(zhàn)項目 1-AIGC 產(chǎn)品開發(fā)全流程（DeepSeek）

? 3.1 智能客 服機器人開發(fā)
? 3.2 個 性化推 薦系統(tǒng)（DeepSeek ）
? 3.3 文生圖創(chuàng)意工具

第 4 章：實戰(zhàn)項目 2-醫(yī)療行業(yè)

? 4.1 案例：醫(yī)學報告生成與解讀
? 4.2 項目實戰(zhàn)：智能問診助手

第 5 章：實戰(zhàn)項目 3-金融行業(yè)

? 5.1 案例：金融報告生成助手
? 5.2 項目實戰(zhàn)：智能風控系統(tǒng)

第 6 章：實戰(zhàn)項目 4-通信網(wǎng)絡(luò)知識庫構(gòu)建與運營

? 6.1.1 構(gòu)建面向通信工程師的行業(yè)知識庫
? 6.1.2 提供網(wǎng)絡(luò)調(diào)優(yōu)、設(shè)備維護的實時支持
? 6.2.1 知識庫的自動更新：基于新通信協(xié)議文檔
? 6.2.2 向量檢索優(yōu)化用戶查詢效率
? 6.3.1 提升通信網(wǎng)絡(luò)的運維效率
? 6.3.2 減少工程師的學習成本

模塊 5：
AI 產(chǎn)品經(jīng)理高階技能

第 1 章 ： 實 戰(zhàn) 項 目 5-Prompt 與 RAG 工程實踐

? 1.1 通過分支結(jié)構(gòu)展示大語言模型推理問題的多種解法和不同層級的關(guān)系
? 1.2.1 應(yīng)用實例：如何通過分步推理提升模型生成準確性
? 1.2.2 ToT 的結(jié)構(gòu)化問題解決應(yīng)用
? 1.3 知識庫構(gòu)建、信息抽取與表示、向量化技術(shù)、向量數(shù)據(jù)庫原理、嵌入模型、相似度計算、向量檢索與優(yōu)化

第 2 章：實戰(zhàn)項目 6-平臺開發(fā)與智能體構(gòu)建 （基于coze/ dify）

? 2.1 Coze 框架概述、單智能體搭建與訓練、多智能體協(xié)作與通信、智能體行為設(shè)計、環(huán)境建模與交互、性能評估與優(yōu)化
? 2.2 智能體工作流設(shè)計、任務(wù)調(diào)度與管理、企業(yè)知識庫結(jié)構(gòu)、知識提取與索引、知識庫本地化部署、數(shù)據(jù)隱私與安全、部署與維護策略
? 2.3 Few-shot 學習概述、數(shù)據(jù)標注與樣本生成、元學習算法、模型訓練與調(diào)優(yōu)、遷移學習與特征共享、應(yīng)用場景與挑戰(zhàn)

第3章：實戰(zhàn)項目7-Agent 技術(shù)與多智能體協(xié)作

? 3.1.1 深入理解 Agent 的生命周期：感知、計劃、行動、反饋
? 3.1.2 如何設(shè)計有記憶的 Agent：長短期記憶的實現(xiàn)（如 DeepSeek、GPT 記憶模塊）
? 3.2.1 單智能體與多智能體的任務(wù)分配與工作流設(shè)計
? 3.2.2 多智能體之間的通信與沖突管理
? 3.3.1 基于 Agent Studio 開發(fā)可擴展的應(yīng)用
? 3.3.2 從零搭建多智能體系統(tǒng)：數(shù)據(jù)交互、插件集成與測試
? 3.4.1 構(gòu)建企業(yè)級智能助理（如支持任務(wù)管理、會議記錄、跨平臺協(xié)作）
? 3.4.2 社交智能體設(shè)計：模擬多用戶環(huán)境下的交互邏輯

第 4 章：實戰(zhàn)項目 8-數(shù)據(jù)治理與大模型應(yīng)用安全

? 4.1.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理中的隱私保護方法（如 數(shù)據(jù)去標識化）
? 4.1.2 如何設(shè)計符合 GDPR 等數(shù)據(jù)法規(guī)的 AIGC 系統(tǒng)
? 4.2.1 防止模型攻擊（如對抗樣本攻擊）
? 4.2.2 提高大模型對異常輸入的魯棒性
? 4.3.1 模擬對抗環(huán)境，測試大模型的防護能力
? 4.3.2 構(gòu)建用戶信任度高的內(nèi)容生成產(chǎn)品

第 5 章：技術(shù)棧整合與系統(tǒng)級開發(fā)

? 5.1.1 從算法到工程的技術(shù)鏈條：如何高 效整合
? 5.1.2 開源工具與商用平臺的佳實踐