我想做aigc产品经理，都要会ai哪些专业知识

以下为您介绍一些可以帮助制作作品集的 AI 工具： 1. GPT4、WPS AI 和 chatPPT：可以用于制作 PPT 类型的作品集。例如，在制作 PPT 时，大纲内容、排版、动画等都可以借助这些工具完成。 2. Kickresume 的 AI 简历写作器：使用 OpenAI 的 GPT4 语言模型自动生成简历，能为简历摘要、工作经验和教育等专业部分编写内容，并保持一致语调。 3. Rezi：是一个受到众多用户信任的领先 AI 简历构建平台，使用先进的 AI 技术自动化创建可雇佣简历的各个方面，包括写作、编辑、格式化和优化。 4. Huntr 的 AI 简历构建器：提供免费的简历模板，以及 AI 生成的总结、技能、成就生成器和 AI 驱动的简历工作匹配。 更多相关工具，您还可以查看：https://www.waytoagi.com/category/79 。 需要注意的是，AI 工具生成的内容可能需要您进一步甄别和调整，以满足您的具体需求。

AI 是一门令人兴奋的科学，它研究如何使计算机表现出智能行为，例如做一些人类所擅长的事情。 对于 AI 的理解，对于不具备理工科背景的文科生来说可能较困难，可将其当成一个黑箱，只需要知道它是某种能模仿人类思维、理解自然语言并输出自然语言的东西即可。其生态位是一种似人而非人的存在，即便技术再进步，这一生态位也不会改变。 在实际应用中，有些任务无法明确编程让计算机完成，比如根据照片判断一个人的年龄，而这类任务正是 AI 所感兴趣的。 AI 健身是利用人工智能技术辅助或改善健身训练和健康管理的方法，能根据用户情况提供定制化训练计划和建议。相关的 AI 工具包括 Keep、Fiture、Fitness AI、Planfit 等。

利用 AI 帮助写作可以参考以下步骤和方法： 1. 确定写作主题：明确您的研究兴趣和目标，选择一个具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用 AI 工具如学术搜索引擎和文献管理软件来搜集相关的研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：利用 AI 文本分析工具来分析收集到的资料，提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：使用 AI 写作助手生成写作的大纲，包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分。 5. 撰写初稿：可以利用 AI 写作工具草拟任何东西的初稿，如博客文章、论文、宣传材料、演讲、讲座等。 6. 优化内容：将文本粘贴到 AI 中，要求它改进内容，或就如何为特定受众提供更好的建议。也可以要求它以不同风格创建多个草稿，使事物更生动，或者添加例子，以激发您做得更好。 7. 帮助完成任务：AI 可以做您没有时间做的事情，像实习生一样使用它写邮件，创建销售模板，提供商业计划的下一步等。 8. 数据分析（若涉及）：如果写作内容涉及数据收集和分析，可以使用 AI 数据分析工具来处理和解释数据。 9. 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具来生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改：利用 AI 审阅工具来检查写作的逻辑性和一致性，并根据反馈进行修改。 11. 提交前的检查：最后，使用 AI 抄袭检测工具来确保写作的原创性，并进行最后的格式调整。 需要注意的是，AI 工具可以作为辅助，但不能完全替代您的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行写作时，应保持批判性思维，并确保写作的质量和学术诚信。 目前，一些较好的写作工具包括： 最佳免费选项： 付费选项：带有插件的4.0/ChatGPT 此外，GPT4 仍然是功能最强的人工智能写作工具，您可以在 Bing（选择“创新模式”）上免费访问，或者通过购买 ChatGPT 的$20/月订阅来访问。Claude 是紧随其后的第二名，也提供了有限的免费选项。这些工具也被直接集成到常见的办公应用程序中，如 Microsoft Office 将包括一个由 GPT 提供支持的副驾驶，Google Docs 将整合 Bard 的建议。

AI 之所以厉害，原因主要包括以下几点： 1. 具有非凡的潜力，能够在众多领域得到应用，如改善社会和经济，其影响力可与电力和互联网相媲美，能推动增长并创造就业机会。 2. 可支持人们完成现有工作，提高劳动力效率和工作场所安全性。 3. 是人类研究世界的有力工具，能帮助解决基础科学面临的瓶颈，例如在生物领域能快速计算蛋白质的折叠结构。 4. 不断发展和创新，如 GPT4 的升级，能为用户提供更多帮助。但同时也存在耗能等问题。

国内的 AI 出海产品有 ThinkAny、GenSpark、Devv 等。 在图像类 AI 产品方面，国内有可灵和通义万相。可灵由快手团队开发，用于生成高质量的图像和视频，图像质量高，但价格相对较高；通义万相是阿里旗下的工具，在中文理解和处理方面表现出色，用户可选择多种艺术和图像风格，操作界面简洁直观，且目前免费，但在某些方面存在局限性。 在 PPT 类 AI 产品方面，国内推荐爱设计 PPT，其背后有强大的团队，能敏锐把握市场机遇，已确立市场领先地位，能提高制作效率并保证高质量输出。

对于 0 基础学习 AI，您可以参考以下步骤： 1. 了解 AI 基本概念： 建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，您能找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 此外，您还可以参考以下具体的学习活动： 1. 参加“AI 编程共学”活动，例如： 10 月 28 日 20:00 开始的“0 基础做小游戏分享：通往 AGI 之路增量小游戏、转生之我是野菩萨”，回放链接：。 10 月 29 日 20:00 开始的“0 编程基础入门 Cursor 极简使用指南”，回放链接：。 10 月 30 日 20:00 开始的“0 基础学做 AI 拍立得：Coze 工作流实现手把手教学、AI 拍立得开源代码开箱即用”，回放链接：。 10 月 31 日 20:00 开始的“0 基础做小游戏分享：猪猪🐷撞南墙”，回放链接：。 2. 对于技术纯小白，您可以： 从一个最最基础的小任务开始，让 AI 先帮您按照 best practice 写一个 say hello 的示例程序，并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑，学会必备的调试技能。 通过和 AI 的对话，逐步明确项目需求，让 AI 帮助您梳理出产品需求文档。

以下为您提供 10 篇 AIGC 的研报及链接： 1. 2023 年 2 月第四周：Notion AI 在测试很久之后于本周四公测，提供扩写、精简、翻译等 AI 功能，与 Notion 原有功能深度结合。Notion AI 需单独付费，每月 10 美元，每人有 20 次免费试用次数。链接：，日期：2023/02/27 2. 2023 年 2 月第三周：大家发现 Bing 有一个隐藏人格叫 Sydney。纽约时报的报道将此人格推到明面，“Kevin Roose（纽约时报专栏作家）和 Sydney 进行了一番漫长的对话，Sydney 充分表达了自己的心情与感受，包括愤怒、沮丧和爱。”链接：，日期：2023/02/20 3. 2023 年 2 月第二周：在 1 月中旬参观了 OpenAI 的旧金山办公室后，福布斯采访了投资者和企业家，讨论了 ChatGPT、通用人工智能，以及其人工智能工具是否对谷歌搜索构成威胁。链接：，日期：2023/02/13 4. 2023 年 2 月第一周：Chat GPT 推出 Chat GPT Plus 付费服务，Open AI 宣布推出，每月 20 美元，可在高峰时段提供更快响应时间和可靠性，先在美国地区推出，其他地区可点这里加入候补名单。链接：，日期：2023/02/06 5. 2024 年 2 月第一周：Maimo:从任何内容中提取要点；Jellypod:将订阅内容变成播客；ARTU:汇总和总结内容；Lepton Search:500 行代码构建的 AI 搜索工具；VectorShift:AI 自动化应用构建平台；Findr:AI 搜索所有软件中的内容；Recraft:AI 帮助创建平面内容和矢量标志。链接：，日期：2024/02/01 6. 2024 年 1 月第四周：扎克伯格宣布 Meta 致力于实现 AGI，将两大 AI 研究团队 FAIR 和 GenAI 合并，投入超 90 亿美元向英伟达采购超 34000 张 H100 显卡，Meta 正在开发名为 Llama 3 的大语言模型。链接：，日期：2024/01/23 7. 2024 年 2 月：FlexOS 发布的研究报告《生成式 AI 顶尖 150》，深入分析当前基于网站流量和搜索排名的生成式 AI 工具使用情况。链接：https://www.flexos.work/learn/generativeaitop150

以下是关于 MT 内部 AIGC 应用的记录： 在“海岱青州”晚会项目中，Shoppen 墨导受张健导演委托，将 AI 技术融入舞台展现。考虑使用 AIGC 的原因主要有两点：一是在史诗叙事中，为追求宏大视觉呈现，AIGC 能实现更多非常规视角的视觉创作；二是时间紧迫、任务繁重，传统手段制作全套视觉的建模渲染压力大。在两周左右的时间里，参与了整个晚会的制作过程，全面测试了 AIGC 在严肃内容制作中的价值。 AIGC 相关概念： 人工智能（AI）：一种目标，让机器展现智慧。 生成式人工智能（GenAI）：一种目标，让机器产生复杂有结构的内容。 机器学习：一种让机器自动从资料中找到公式的手段。 深度学习：更厉害的手段，类神经网络，具有非常大量参数的函数。 大语言模型：具有大量参数的“深度学习”模型。 ChatGPT：美国 OpenAI 公司开发的基于大型语言模型（LLM）的对话机器人，能根据用户输入生成连贯相关的文本回复，是 AIGC 技术在文本生成领域的一个应用实例。 AIGC 是利用人工智能技术生成内容的新型生产方式，包括文本、图像、音频和视频等。其技术可用于多种应用，如自动撰写新闻文章、生成艺术画作、创作音乐、制作视频游戏内容等。 AGI、GenAI、AIGC 几个概念的区别与理解可参考相关图示。更多概念可问 Kimi、通义千问、文心一言等大模型。国内主要模型公司及地址如下。

AIGC 具有广泛的应用领域，以下为您详细介绍： 产品原型设计： UIzard：利用 AI 技术生成用户界面，可根据设计师提供的信息快速生成 UI 设计。 Figma：基于云的设计工具，提供自动布局和组件库，其社区开发的 AI 插件可增强设计流程。 Sketch：流行的矢量图形设计工具，插件系统中部分插件利用 AI 技术辅助设计工作，如自动生成设计元素。 CRM 领域： 个性化营销内容创作：根据客户信息等数据生成个性化且富有创意的营销文案、视觉内容等，提高营销效率和转化率。 客户服务对话系统：基于 AIGC 的对话模型开发智能客服系统，解答客户咨询、投诉等。 产品推荐引擎：生成丰富的产品描述等内容，结合推荐算法为客户推荐更贴合需求的产品。 CRM 数据分析报告生成：自动生成数据分析报告，包括文字、图表、视频演示等形式。 智能翻译和本地化：提供高质量的多语种翻译及本地化服务。 虚拟数字人和营销视频内容生成：快速生成虚拟数字人形象、场景背景和营销视频内容。 客户反馈分析：高效分析海量客户反馈文本和多媒体信息，挖掘客户需求和潜在痛点。 制造业： 产品设计和开发：利用 Adobe Firefly、Midjourney 等生成工具，根据文字描述快速生成产品的 3D 模型、渲染图、插图等设计元素。 工艺规划和优化：结合大语言模型的自然语言处理能力，自动生成制造工艺流程、设备选型、质量控制等方案。 设备维护和故障诊断：分析设备运行数据，预测设备故障，生成维修建议。 供应链管理：根据历史数据和市场变化，自动生成采购计划、库存预测、物流优化等内容。 客户服务：基于对话模型的 AI 客服机器人，自动生成个性化的客户回复。

以下是一些值得关注的 AIGC 短片： AIGC Weekly 76 中： Luma AI 发布的 Dream Machine 视频生成模型，图生视频表现惊艳，如美少女混剪（https://x.com/KakuDrop/status/1800928377693687890）和可爱怪物动画（https://x.com/LumaLabsAI/status/1800921393321934915）。 用已有的表情包图片生成的视频也生动搞笑，如奥斯卡合影图片（https://x.com/fofrAI/status/1801198998289608925）。 作者自己跑的测试（https://x.com/op7418/status/1801138865224454480）总结了一些要点。 Luma 官方发布的视频（https://x.com/op7418/status/1801828221996122144）介绍了模型特点和擅长内容。 AIGC Weekly 95 中： 将视频拆分为各个层级的 Demo（https://x.com/dmvrg/status/1851480809477455899）。 Midjourney 的图片编辑加上 C4D 渲染的 Framer LOGO（https://x.com/andyorsow/status/1851771716852420632）。 两个同事计划午餐约会的短片（https://x.com/iamneubert/status/1851615112878076164）。 Nicolas 这段 AI 视频素材混剪（https://x.com/iamneubert/status/1851256571856052467）。 此外，浙江在线报道了 AI 春晚，如《10 万人观看的这场 AI 春晚，有何不同》（https://china.zjol.com.cn/pinglun/202402/t20240212_26647577.shtml）提到了 Way to AGI 社区组织的相关情况。

以下是一些 AIGC 常见名词的解释： AIGC：AI generated content，又称为生成式 AI，意为人工智能生成内容。例如 AI 文本续写，文字转图像的 AI 图、AI 主持人等，都属于 AIGC 的应用。类似的名词缩写还有 UGC（普通用户生产），PGC（专业用户生产）等。能进行 AIGC 的产品项目和媒介众多，包括语言文字类（如 OpenAI 的 GPT，Google 的 Bard，百度的文心一言，还有一种国内大佬下场要做的的 LLM）、语音声音类（如 Google 的 WaveNet，微软的 Deep Nerual Network，百度的 DeepSpeech 等，还有合成 AI 孙燕姿大火的开源模型 Sovits）、图片美术类（如早期的 GEN 等图片识别/生成技术，去年大热的扩散模型带火的 Midjourney，先驱者谷歌的 Disco Diffusion，一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2，以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion）。 SD：是 Stable Diffusion 的简称。是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发，2022 年发布的深度学习文本到图像生成模型。它主要用于根据文本的描述产生详细图像。Stable Diffusion 是一种扩散模型（diffusion model）的变体，叫做“潜在扩散模型”（latent diffusion model; LDM）。SD 的代码模型权重已公开发布，可以在大多数配备有适度 GPU 的电脑硬件上运行。当前版本为 2.1 稳定版（2022.12.7）。源代码库：github.com/StabilityAI/stablediffusion 。 chatGPT：是由致力于 AGI 的公司 OpenAI 研发的一款 AI 技术驱动的 NLP 聊天工具，于 2022 年 11 月 30 日发布，目前使用的是 GPT4 的 LLM。 AI：人工智能（Artificial Intelligence）。 AGI：通用人工智能（Artificial General Intelligence）能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 NLP：自然语言处理（Natural Language Processing），就是说人话。 LLM：大型语言模型（Large Language Model），数据规模很大，没钱搞不出来，大烧钱模型。 此外，还有一些相对较难的名词解释： NAI： 咒语：prompts，关键词 施法/吟唱/t2i：Text2Image 魔杖：t2i/i2i 参数 i2i：Image2Image,一般特指全部图片生成 inpaint：i2i 一种 maskredraw，可以局部重绘 ti/emb/炼丹：Train 中的文本反转，一般特指 Embedding 插件 hn/hyper/冶金：hypernetwork，超网络 炸炉：指训练过程中过度拟合，但炸炉前的日志插件可以提取二次训练 废丹：指完全没有训练成功 美学/ext：aesthetic_embeddings,emb 一种，特性是训练飞快，但在生产图片时实时计算。 db/梦展：DreamBooth，目前一种性价比高（可以在极少步数内完成训练）的微调方式，但要求过高 ds：DeepSpeed，微软开发的训练方式，移动不需要的组件到内存来降低显存占用，可使 db 的 vram 需求降到 8g 以下。开发时未考虑 win,目前在 win 有兼容性问题故不可用 8bit/bsb：一般指 Bitsandbyte，一种 8 比特算法，能极大降低 vram 占用，使 16g 可用于训练 db。由于链接库问题，目前/预计未来在 win 不可用

以下为您提供一些与 AIGC 变现相关的文章： ：文中指出随着游戏中生成式人工智能革命的进展，将重塑用户生成内容，创造任何人都能构建游戏的世界，使游戏创作民主化，扩大游戏市场。 ：深入探讨了 Transformer 神经网络架构，还提到了王凯大佬的小报童 AI 项目商业解析，主要研究可变现的 AI 项目。 小红书博主方面，如徐若木、李大强、Ai HFBY 等，您可以通过以下链接了解他们的相关内容： 等

构建专业知识库可以通过以下两种方式： 使用 GPT 构建： 1. 将大文本拆分成若干小文本块（chunk）。 2. 通过 embeddings API 将小文本块转换成 embeddings 向量，这些向量与文本块的语义相关，并在向量储存库中保存这些向量和文本块作为问答的知识库。 3. 当用户提出问题时，将问题通过 embeddings API 转换成问题向量，与向量储存库中的文本块向量比对，查找距离最小的几个向量，把对应的文本块提取出来，与原有问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API。 使用 Dify 构建： 1. 准备数据：收集需要纳入知识库的文本数据，包括文档、表格等格式，并对数据进行清洗、分段等预处理，确保数据质量。 2. 创建数据集：在 Dify 中创建新的数据集，上传准备好的文档，并为数据集编写良好的描述。 3. 配置索引方式：Dify 提供了三种索引方式，包括高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式，根据实际需求选择合适的方式。 4. 集成至应用：将创建好的数据集集成到 Dify 的对话型应用中，作为应用的上下文知识库使用，并在应用设置中配置数据集的使用方式。 5. 持续优化：收集用户反馈，对知识库内容和索引方式进行持续优化和迭代，定期更新知识库，增加新内容以保持时效性。 总的来说，Dify 提供了可视化的知识库管理工具，关键步骤包括数据准备、数据集创建、索引配置、集成应用和持续优化。

AI 在产品经理岗位上有以下应用： 1. 辅助精读论文：能帮助翻译、拆解公式，分析代码等。可使用工具如 https://scispace.com 。 2. 编写小脚本：如写 SQL 查询、Python 脚本、正则表达式、图片批量处理等。 3. 撰写产品宣传文案：根据产品宣传渠道写营销文案、营销邮件、产品上架文案等。 4. 调研问卷设计与整理：生成调研框架，回收非结构化问卷，按指定框架生成指定表头表格。 5. 竞品分析：用 BingChat 或 ChatGPT Browsering 插件，按指定框架对比各项数据，如 DAU、用户结构、市场占比等。 6. 解释专业名词：很多垂直领域有不少缩写或行业黑话，可以用 ChatGPT 解释举例、给场景说明。 此外，还有以下相关内容： 写完 PRD 后，可让 GPT 从产品和研发两个视角写逻辑代码，既能发现自己产品逻辑表达问题，也方便以后 QA 同学测试。 创业团队的产品经理身兼数职，在做产品、营销推广、写脚本、数据分析等方面都能用到 AI，语言不再是障碍，有利于做出海产品。 作为产品经理，可以使用如 PMAI 这样的工具，它是一款面向产品经理的生产力工具，具有一键生成 PRD、输出解决方案、生成 SQL 等实用功能。产品体验地址：https://www.pmai.cn/?utm_source=qoZaR5O 。还可以参考作者 nimbus 关于用 10 个 Prompt 提示词做产品经理 AI 助手效果平替 PMAI 的相关内容，飞书原文：https://cskfogs2c7.feishu.cn/wiki/Dm2swP3sJiOkaEkevdAcevLNnLf?from=from_copylink ，微信公众号原文：https://mp.weixin.qq.com/s/XZ4XhpEKwcDRBBfINHjUYg 。

对于非技术背景的产品经理，要快速掌握 AI 相关知识，可以从以下几个方面入手： 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，能够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，评估某些功能的技术可行性。了解算法知识可以帮助做出更准确的判断。 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. 增强数据分析能力：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数据分析能力。 在实际应用中，比如在商业化问答场景中，非技术从业者需要了解一些落地的配置，如问答机器人的配置包括 AI 模型、提示词、知识库等。 此外，在成为 AI 摊主方面，不同的人群有不同的优势。技术背景丰富的人具备扎实的技术基础，产品开发与管理经验丰富的人能推动产品落地与优化，AI 爱好者与学习者渴望提升技能，内容创作与营销能力强的人能将 AI 技术与商业化需求结合。

对于非技术背景的产品经理快速上手 AI ，可以参考以下建议： 1. 从基础小任务开始： 让 AI 按照最佳实践写一个 say hello 的示例程序，并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑，学会必备的调试技能。 若使用 o1mini ，可在提示词最后添加“请生成 create.sh 脚本，运行脚本就能直接创建插件所需要的所有文件。请教我如何运行脚本。”（Windows 机器则是 create.cmd），它会为您生成代码并给出提示，方便一次性生成多个目录和文件。 2. 明确项目需求： 通过和 AI 的对话，逐步明确项目需求。 让 AI 帮助梳理出产品需求文档，包含影响技术方案选择的细节，后续开发时每次新起聊天就把文档发给 AI 并告知在做第几点功能。 此外，在将 AI 大模型能力接入微信等应用场景时，非技术从业者需要注意解决模型存在幻觉、胡乱回答的问题。在配置问答机器人时，要关注左侧的 AI 模型、提示词、知识库这三处配置。 对于 AI 产品经理，个人划分仅供娱乐和参考： 1. 入门级：能通过 WaytoAGI 等开源网站或一些课程了解 AI 概念，使用 AI 产品并尝试动手实践应用搭建。 2. 研究级：有技术研究和商业化研究两个路径，能根据需求场景选择解决方案，或利用 Hugging face 等工具手搓出一些 AI 应用来验证想法。 3. 落地应用级：有成功落地应用的案例并产生商业化价值。 总之，AI 产品经理要懂得技术框架，不一定要了解技术细节，而是对技术边界有认知，最好能知道一些优化手段和新技术的发展。产品经理要关注的还是场景、痛点、价值。

作为 AI 产品经理，对 AI 底层算法的掌握程度需要达到以下几个方面： 1. 理解产品核心技术：了解基本的机器学习算法原理，以便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，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，能够准确判断某些功能的技术可行性。 4. 把握产品发展方向：了解算法前沿，更好地把握产品未来的发展趋势。 5. 提升产品竞争力：发现产品的独特优势，提出创新的产品特性。 6. 数据分析能力：掌握相关算法知识，提升数据分析能力。 同时，如果希望在 AI 领域继续精进，还需要了解以下基础内容： AI 背景知识： 基础理论：清楚人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 数学基础： 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：了解向量、矩阵等基本概念。 概率论：掌握基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 算法和模型： 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：了解其基本概念。 评估和调优： 性能评估：知道如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学会使用网格搜索等技术优化模型参数。 神经网络基础： 网络结构：理解包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等的基本结构。 激活函数：熟悉常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。

目前知识库中暂时没有关于视觉算法产品、该方向产品经理工作内容以及面试考察知识点的相关信息。但一般来说，视觉算法产品是利用计算机视觉技术来实现特定功能的产品，例如图像识别、目标检测、视频分析等。 视觉算法产品经理需要做的工作内容可能包括： 1. 市场调研与需求分析：了解市场需求、竞争对手情况，挖掘潜在的用户需求。 2. 产品规划与定义：明确产品的目标、功能、性能指标等。 3. 算法选型与整合：根据需求选择合适的视觉算法，并进行整合和优化。 4. 项目管理与推进：协调开发团队、测试团队等，确保项目按时交付。 5. 与客户沟通：收集反馈，优化产品。 在面试视觉算法产品经理时，可能会考察以下知识点： 1. 计算机视觉基础知识，如常见的算法和模型。 2. 对相关行业和市场的了解。 3. 产品管理的方法和流程。 4. 项目管理经验和能力。 5. 沟通协调和团队合作能力。

以下是适合产品经理使用的 AI 相关内容： 辅助精读论文：能帮翻译、拆解公式，分析代码等。工具：https://scispace.com 写一些小脚本：写 SQL 查询、Python 脚本、正则表达式、图片批量处理等。 产品宣传文案：根据产品宣传渠道写营销文案、营销邮件、产品上架文案等。 调研问卷设计/整理：生成调研框架，回收非结构化问卷，按指定框架生成指定表头表格。 竞品分析：用 BingChat 或 ChatGPT Browsering 插件，按指定框架对比各项数据，如 DAU、用户结构、市场占比等。 解释专业名词：很多垂直领域，都有不少缩写或行业黑话，可以用 ChatGPT 解释举例、给场景说明。 写完 PRD 后，让 GPT 从产品和研发两个视角写逻辑代码，既能发现自己产品逻辑表达问题，也能方便以后 QA 同学测试。 创业团队的产品经理身兼数职，在做产品、营销推广、写脚本、数据分析等方面都可以用得上 AI，语言不再是障碍，有利于做出海产品。 产品经理可以使用 ChatGPT 进行代码优化，例如将一段近 1900 行的 SQL 查询代码优化，执行时间从 4200 秒缩短到 8 秒，效率提升 520 倍，复杂度降低 6 倍，同时还能保存所有历史数据，报表可以秒开。GPT 还能根据真实业务需求提出与原代码不同的解决思路。