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我是一个创业者,想做AI软件外包业务,帮助其他公司定制AI软件应用,我自身应该掌握哪些知识?

回答

如果您想做 AI 软件外包业务,帮助其他公司定制 AI 软件应用,自身应掌握以下知识:

  1. AIPM 技能:
    • 理解产品核心技术,了解基本的机器学习算法原理,以做出更合理的产品决策。
    • 与技术团队有效沟通,掌握一定的算法知识,减少信息不对称带来的误解。
    • 评估技术可行性,在产品规划阶段做出更准确的判断。
    • 把握产品发展方向,了解算法前沿,更好地规划产品未来。
    • 提升产品竞争力,发现产品独特优势,提出创新特性。
    • 具备数据分析能力,处理和分析相关数据。
  2. 提示词工程相关:
    • 了解 2C 业务,为 C 端用户制作有丰富提示词的网页应用程序。
    • 熟悉 B2B2C 业务,为垂直领域企业定制提示词应用。
  3. Python 及相关编程知识:
    • Python 基础:包括基本语法规则、数据类型、控制流。
    • 函数:定义和调用函数,理解参数和返回值,以及作用域和命名空间。
    • 模块和包:学会导入模块,使用包来扩展程序功能。
    • 面向对象编程:了解类和对象、属性和方法等概念。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

🌲AIPM 技能树🌲

传统的软件/互联网PM在面对AI产品时,需要具备更专业的技术知识和独特的产品思维,因此AI PM作为一个更加专业化的PM角色逐渐形成。AI产品通常涉及复杂的算法、大数据处理等技术,同时又需要考虑用户体验、商业模式等因素。这就要求PM具备跨学科的知识背景,能够在技术和业务之间进行有效沟通和决策。1.理解产品核心技术了解基本的机器学习算法原理,有助于PM更好地理解AI产品的核心技术,从而做出更合理的产品决策。2.与技术团队有效沟通掌握一定的算法知识,可以帮助PM与开发团队进行更有效的沟通,减少信息不对称带来的误解。3.评估技术可行性在产品规划阶段,PM需要评估某些功能的技术可行性。了解算法知识可以帮助PM做出更准确的判断。4.把握产品发展方向AI技术发展迅速,了解算法前沿可以帮助PM更好地把握产品的未来发展方向。5.提升产品竞争力了解算法可以帮助PM发现产品的独特优势,提出创新的产品特性,从而提升产品的竞争力。6.数据分析能力很多AI算法都涉及到数据处理和分析,掌握相关知识可以提升PM的数据分析能力。

刘海:「AI 提示词工程师」の 见解和经验分享

一家互联网初创公司,一开始走的是AI在校园C端应用,变现率极低,后来走B端定制AI应用,变现太慢,合伙人撤资,最终不幸产品倒闭,团队解散。由于我已经不在公司,没有相关保密条例,所以大概薪资也公布出来个大概,给大家做个参考。1.2C业务:公司为自己的C端用户,做一个有丰富提示词的网页应用程序。2.B2B2C业务:把自己的To C应用外包给垂直领域的企业(比如美妆公司),为他们定制提示词应用。以下为公司外包给「美妆网」的妆小宝GPT案例(B2B2C):如你所见,我来到公司以后产品如上图已经定型。

写给不会代码的你:20分钟上手 Python + AI

在本份教程中,你会发现,在AI的帮助下,你本就可以完成很多基础的编程工作。但希望再深入一点,最好还是可以体系化的了解一下编程以及AI。至少熟悉以下内容:Python基础基本语法:了解Python的基本语法规则,比如变量命名、缩进等。数据类型:熟悉Python中的基本数据类型,如字符串(String)、整数(Integer)、浮点数(Float)、列表(List)、元组(Tuple)、字典(Dictionary)等。控制流:学习如何使用条件语句(if)、循环语句(for和while)来控制程序的执行流程。函数定义和调用函数:学习如何定义自己的函数,以及如何调用现有的函数。参数和返回值:理解函数如何接收参数和返回结果。作用域和命名空间:了解局部变量和全局变量的概念,以及它们是如何在Python中工作的。模块和包导入模块:学习如何导入Python标准库中的模块或者第三方库。使用包:理解如何安装和使用Python包来扩展程序的功能。面向对象编程(OOP)类和对象:了解面向对象编程的基本概念,包括类的定义和实例化。属性和方法:学习如何为类定义属性和方法,以及如何通过对象来调用它们。

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AI在企业战略方面有哪些应用场景?
AI 在企业战略方面的应用场景主要包括以下几个方面: 1. 构建负责任的 AI 战略: 制定企业 AI 战略时,需在提高效率、促进创新的同时规避潜在风险。企业可通过优化实际操作流程,满足市场需求并保持长远发展。 2. 明确 AI 的适用范围: 并非所有决策都需由 AI 完成,在复杂决策场景中,AI 更适合作为辅助工具。 常见适用场景包括: 数据密集型工作,如市场分析、客户画像、生产优化等,能提升效率、降低人力成本。 重复性任务,在自动化流程、预测维护等方面表现出色,可降低人为错误。 有限范围内的创新,能基于已有数据提供初步创新建议,但跨领域创新、产品设计等仍由人类主导。 实操提示:企业管理层可引入内部评估机制,每季度评估 AI 在不同业务线中的表现,并设定不同使用权限。AI 可部署在低风险、可标准化的任务上,涉及品牌形象、用户隐私、产品战略的决策由人类主导。 3. 数据驱动决策: 利用 AI 工具分析大量客户和市场数据,为决策提供有力支持。 为营销、产品开发等部门提供基于数据的建议和指导,将分析结果转化为实际业务策略,与相关部门紧密合作,持续监控效果并收集数据,形成闭环不断优化。 通过以上应用,企业能够将数据转化为商业价值,更精准定位市场和客户,优化产品和服务,在竞争中获得优势,做出更明智的决策并适应市场变化。
2024-11-14
ai可以在哪些方面帮助到小企业创业者,譬如跨境电商
AI 可以在以下方面帮助到小企业创业者,尤其是跨境电商: 1. 提供技术援助和资源:促进公平、开放和有竞争力的 AI 生态系统,为小企业创业者提供支持,帮助其商业化 AI 突破。 2. 自动化任务:如法律团队的接待、研究和文件起草,房地产行业的虚拟布置房产、将潜在客户转化为预定参观等。 3. 降低客户获取成本:在客户获取成本不断上升的情况下,帮助品牌降低成本、转化更多购物者并提高客户保留率。 4. 优化工作流程:如通过 Sameday 预约、Truelark 处理短信等,以及管理后台办公室、创建专业网站等。 5. 定制垂直化工具:针对特定类型企业的工作流,如为跨境电商提供专门的工具和服务。
2024-08-14