通过《AI产品经理手册》，将可以了解不同类型的AI，如何将AI整合到产品或业务中，以及支持创建AI产品或将AI集成到现有产品所需的基础设施。熟悉实践管理AI产品开发流程、评估和优化AI模型，以及应对与AI产品相关的复杂伦理和法律问题等相关知识。通过案例研究和学习，在快速发展的AI和机器学习领域保持领先地位。
通过阅读本书，读者将能够从产品角度全面了解AI领域。
主要内容
● 利用有限的资源，构建面向未来的AI产品
● 找出利用AI满足业务需求的机会
● 与跨职能团队合作开发和部署AI产品
● 分析使用机器学习和深度学习开发产品的收益和成本
● 探讨在处理敏感数据时伦理和责任的重要性
● 了解AI在各个垂直领域的性能和效果
AI产品经理可通过阅读《AI产品经理手册》将AI相关知识应用到工作实践中。本书涵盖了在AI行业中推动产品开发和增长所需的全部内容：从理解人工智能和机器学习到开发和推出AI产品。本书提供了AI产品所需的策略、技术和工具，帮助产品获得成功。
《AI产品经理手册》的第Ⅰ部分主要介绍建立与维护AI流水线所需的相关概念基础。第Ⅱ部分着眼于AI原生产品的构建，最后一部分则介绍如何将AI集成到现有产品中。
本书读者对象
本书适合想要成为AI 产品经理、AI 技术人员和企业家的读者，或者致力于将AI 产品落地的读者。如果你已经在从事产品管理，并对构建AI 产品感兴趣，那么本书应该对你有所帮助。如果你已经在某种程度上从事AI 开发工作，并希望将这些概念引入产品管理，扮演商业化的角色，那么本书也适合你。虽然书中的某些章节更侧重于技术，但书中所有技术内容都是入门级的，适合所有人阅读。
本书内容
第1 章“构建AI 产品所需要的基础设施和工具”：概述管理AI产品的基本概念和基础设施。
第2 章“AI 产品的模型开发和维护”：深入探讨模型开发和维护的细节。
第3 章“机器学习和深度学习深入剖析”：详细讨论传统机器学习和深度学习算法之间的差异及其用例。
第4 章“AI 产品的商业化”：讨论了在市场上AI 产品的不同领域，以及有助于商业化的伦理和关键因素。
第5 章“AI 转型及其对产品管理的影响”：探讨未来AI 应用融入主要市场领域的方式。
第6 章“了解AI 原生产品”：概述打造AI 原生产品所需要的战略、流程和团队建设。
第7 章“机器学习服务产品化”：探讨从零开始构建AI 产品时可能遇到的困难和挑战。
第8 章“面向垂直领域、客户和同行群体的定制化”：讨论AI产品在不同垂直领域、客户类型和同行群体中的变化和发展。
第9 章“产品的宏观AI 和微观AI”：概述利用AI 的各种大大小小的方式，以及一些最成功案例和常见错误。
第10 章“性能基准、增长策略和成本”：解释在产品层面而非模型性能层面衡量产品成功的标杆。
第11 章“AI 的浪潮”：重新审视第四次工业革命的概念，并为目前尚未采用AI 的产品提供蓝图。
第12 章“行业发展趋势与洞察”：深入探讨AI 在不同行业的发展趋势，及知名研究机构的研究成果。
第13 章“将产品演进为AI 产品”：本章是一个实用指南，介绍如何提供AI 功能，并优化现有产品的逻辑，以成功地将产品升级为具有商业价值的AI 产品。
大模型&AI产品经理如何学习
求大家的点赞和收藏，我花2万买的大模型学习资料免费共享给你们，来看看有哪些东西。
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
网上虽然也有很多的学习资源，但基本上都残缺不全的，这是我自己整理的大模型视频教程，上面路线图的每一个知识点，我都有配套的视频讲解。
（都打包成一块的了，不能一一展开，总共300多集）
因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方图片前往获取
3.技术文档和电子书
这里主要整理了大模型相关PDF书籍、行业报告、文档，有几百本，都是目前行业最新的。
4.LLM面试题和面经合集
这里主要整理了行业目前最新的大模型面试题和各种大厂offer面经合集。
👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；
• 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。
1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集
👉获取方式：
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