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如果大家最近打算找ai产品经理这方面的工作，可以对照着脑图准备起来啦。
这篇文章给大家讲解两道高频问题：
1）AI产品经理和传统产品经理有什么区别
2）AI 产品经理的工作职责和能力要求是什么？
这两个问题看似简单，实际上是面试官在考察面试者对 AI 产品经理这个岗位的理解程度，以及你到底有没有相关的实战经验，以及在工作中有没有独立的思考。
第一：AI 产品经理和传统产品经理有什么区别？
主要考察候选人除了对通用的产品能力技能之外，是否熟悉 AI产品的特殊技能和要求。
**参考答案：**面试官您好，AI 产品经理作为产品经理，核心职责和底层能力与传统产品经理是一致的，仍然是通过一定的产品方案满足用户的需求从而实现业务目标。
但是它与普通的产品经理，主要存在以下两点不同：
第一：实现产品目标的技术手段不同。传统产品经理对接的是研发工程师，需要通过研发工程师的代码，来完成产品的功能实现，那他们使用的就是研发技术。
而 AI 产品经理对接的是算法工程师和研发工程师，需要对接算法工程师完成具体的模型，再对接研发工程师进行工程开发联调和上线。最终，我们得到的产品形态可能是一个API接口，没有所谓的页面。
基于这种情况，AI 产品经理除了要懂一些基本的研发技术之外，也需要深入学习算法知识，比如工作中常用到哪些算法，以及它们的实现逻辑等等。
第二：AI 产品经理在与技术人员的协作上与传统产品经理有很大****不同。
传统产品经理和研发协作时候，只需要提供 PRD 文档，对需求进行讲解，有问题及时提供解答就可以了。但是 AI 产品经理很难产出一个 ROI（投资回报率）指标明确的 PRD 文档，以及我们和算法同学的沟通也不是一次需求宣讲就能完成的，通常我们需要进行多次的沟通确认，并且在沟通中逐渐清晰对于算法目标范围的设定。
第二：AI 产品经理的工作职责和能力要求是什么？
主要考察候选人对于AI产品经理的工作流程和工作职责有一个全局的了解。如果一个求职者真的从0-1做过一款AI产品，那么这个问题一定不难，所以这个问题也有助于面试官判断求职者是都有简历造假包装简历的嫌疑。
**参考答案：**面试官您好，一个 AI 产品上线的流程大致可以分为，需求定义、方案设计、算法预研、模型构建、模型评估、工程开发、测试上线等几个步骤。这其中，产品经理需要主导的节点有定义产品方向、设计产品方案、跟进产品开发和产品验收评估，AI产品经理的工作职责主要是在这四个步骤得到体现。
1**）**产品经理对产品方向进行定义
作为AI产品经理，首要的职责都是去定义一个 AI 产品。这包括，搞清楚这个行业的方向，这个行业通过 AI 技术可以解决的问题，这个 AI 产品具体的应用场景，需要的成本和它能产生的价值。
这就要求 AI 产品经理除了具备互联网产品经理的基础知识之外，还需要了解 AI 技术的边界，以及通过 AI 技术能够解决的问题是什么。
2）产品经理给出产品的设计方案
完成了产品定义之后，产品经理需要给出产品的设计方案。产品的设计方案会根据产品形态不同而不同，比如硬件和软件结合的 AI 产品，会包括外观结构的设计，机器学习平台的产品需要包括大量的交互设计，模型类的产品（推荐系统、用户画像）更多的是对于模型上线的业务指标的要求。
所以，对于 AI 产品经理来说，此阶段的能力要求为，基本的技术知识是必须要了解的。这些包括基本的统计学概率论知识，主流算法的基本原理和应****用场景，以及这些算法可以帮助我们达成什么样的产品目标。
3. 产品经理跟进产品上线
产品设计完成之后，就到了工程和算法同学分别进行开发的环节了。在这个过程中，作为AI产品需要承担一些项目经理的职责，去跟进项目的上线进度，协调项目资源。
因此，这个阶段**产品经理至少要知道模型的构建过程是怎么样的****。**另外，产品经理还需要知道模型构建过程中，每个节点的产出物，以及它的上下游关系。只有这样，产品经理才可以清楚评估项目进度，遇到需要协调资源的时候，也知道产品在这个阶段需要的是什么。
4）产品评估
产品开发完成之后，产品经理还需要验收产品是否满足业务需求。
在这个阶段，产品经理的能力要求是，需要知道如何去评估一个模型，评估模型的指标都有哪些，具体评估的过程是怎么样的，以及评估结果在什么范围内是合理的。
如何转行/入门AI产品经理？
现在社会上大模型越来越普及了，已经有很多人都想往这里面扎，转行/入门AI产品经理，但是却找不到适合的方法去学习。
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大模型&AI产品经理如何学习
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1.学习路线图
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。
2.视频教程
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3.技术文档和电子书
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4.LLM面试题和面经合集
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• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；
• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
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