简介

文章分享非算法背景人士转行AI产品经理的优势与经验。大模型快速发展期存在信息差，市场需求大、薪资优渥、能接触前沿技术。AI产品经理主要工作是对AI"包装"而非"发明"，传统产品能力配合AI知识即可胜任。作者提供90天四阶段学习路径：初阶应用、高阶应用、模型训练和商业闭环，帮助小白快速成长为AI产品经理，并提供免费学习资料。

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作为一个非算法出身的AI产品经理，转行之前我也有过纠结和顾虑，怕自己“干不了”。

在做了3年AI产品之后，我的结论是：现如今大模型跑步落地的时期，存在很多信息差，非常适合“乱入”。

当下转行AI产品经理的优势

市场需求大，行业发展前景广阔

从chatgpt问世以来，AI技术的发展是有目共睹的。但是大模型公司烧了那么多钱把AI做出来了，总得变现吧？各行各业的资本家们，也总得想着剥削它一下，让它帮自己干点啥吧？我们在实际工作中，就经常接触到各种行业的客户，有律所的、有国企的、有港口的，几乎每个行业都想给自己的产品**“加点AI”**。

**所以AI产品经理的市场需求量自然就变大了，**这个体感是非常明显的。

薪资待遇优渥，提升空间大

根据行业数据，AI产品经理的薪资一般都比传统产品经理要高30%-50%，就是不看数据，自己去boss上翻翻，也能了解个大概。

一方面是用人需求大，另一方面是AI的技术壁垒更高，掌握一定的技术知识的产品经理自然会有更高的溢价。

而且更妙的是，AI的商业化尚在前半程，所以比起传统产品，AI领域的产品经理，会更有话语权、发挥空间，会更有价值感。

我自己的亲身感受就是，在新兴领域工作，大家都是摸着石头过河，从产品交互方式、产品逻辑，技术选型，每天和客户、和开发、和算法无数次脑暴；和在抄竞品、看数据、模式形态都卷烂了的行业时相比，精神面貌都变好了。

能够站在技术前沿，接触最尖端的创新应用

进入AI领域，不仅能接触到最前沿的技术，还能参与到影响未来社会的产品开发。翻译成人话就是B格高。。。

存在信息差

很多人认为AI产品经理的工作主要就是和机器学习、NLP自然语言处理这些复杂的算法技术打交道，所以碰都不敢碰。实际上，国内大部分AI产品经理都是在“包装”AI，而不是“发明”AI，AI产品经理干的主要还是普通产品经理的活。

所以呢，很多公司紧急招人的时候，传统的产品能力过硬，对AI有了解，甚至感兴趣的产品，也有可能就要了。新人刚开始一般也是一脸懵逼，然后一边学一边干，也能很好地胜任。

AI大模型产品经理学习和面试资源

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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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。

👉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。

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