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我想转行做AI产品经理我该了解哪些AI方面的知识

Answer

如果您想转行做 AI 产品经理，以下是您需要了解的一些 AI 方面的知识：

  1. 算法知识：
    • 理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。
    • 掌握一定的算法知识，可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。
    • 在产品规划阶段，能够评估某些功能的技术可行性。
    • 了解算法前沿，更好地把握产品的未来发展方向。
    • 发现产品的独特优势，提出创新的产品特性，提升产品竞争力。
    • 提升数据分析能力，因为很多 AI 算法都涉及到数据处理和分析。
  2. 技术框架：对技术框架有认知，了解技术边界，最好能知道一些优化手段和新技术的发展。
  3. 关注重点：
    • 关注场景、痛点和价值。
    • 例如在录播课编程作业的自动批改案例中，要关注班主任批改作业时间长的场景，作业批改无法统一标准的痛点，以及提高教学质量和效率的价值。

总之，AI 产品经理需要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。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

🌲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。

北京分队介绍

|序号|昵称|技能与经验|职业与工作领域|兴趣爱好与活动|坐标|<br>|-|-|-|-|-|-|<br>|84|Sundy|工作6年，5年产品运营经验，从教育方向到web3行业。从Sora发布视频后对AI产生强烈兴趣，学习了生文生图的原理和应用。现在的目标是转行当aigc产品经理，提高业务效率，解放人类双手和大脑！|产品经理||石景山|<br>|85|也毛|艺术专业毕业做职业导演，曾做十年广告业，地产及旅游领域深耕，现布局竖屏短剧及ai短剧赛道。希望结交各行大佬，共创未来。|AI创业者|||<br>|86|伯棠|AI算法工程师，会mj和Dreamina，希望与大家一起共学共创做出一流作品，也推动AI影视发展与中华优秀文化的传播|AI算法工程师||杭州|<br>|87|卡尔的AI沃茨|AI算法主打AI视频和AI数字人，一起共创🤝|AI算法|||<br>|88|蜂老六|农业+AI探索中，玩过海外TIKTOK游戏出口，直播换脸，手持4090，野生程序猿，主攻工作流和智能农业|创业|||

AI 市场与 AI 产品经理分析——2024 是否是 AI 应用创业的好机会

总结来说，对AI产品经理要求懂得技术框架，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。AI说白了也是工具和手段，我认为产品经理要关注的还是场景、痛点、价值。举一些我们之前做的落地案例（我个人也是在2017年开始关注机器学习，还报了风变的Python课程，不过当时没有深入研究）。案例一：录播课编程作业的自动批改场景：在班主任日常工作中，批改作业占据了50%以上的时间。这里的作业不是简单的选择题（有标准答案），而是包含创意创作和问答题，如孩子拖动编程积木来实现一个作品，还有孩子自己根据人物讲一个故事。目标：扩大班主任的服务半径，提高对学生和家长的服务效率。痛点：现有的作业批改方式无法统一标准，对于问答题和创作题的评分存在主观性，影响了教学质量和效率。原理：利用BERT机器学习模型（准确来说是BERT的变种），结合老师的批注（正样本和负样本），实现作业的自动和标准化批改。期望结果：理解和模拟老师的评分逻辑，减轻老师的工作负担。

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AI生图
以下是关于 AI 生图的详细教程： 一、Liblibai 简易上手教程 1. 定主题：明确您想要生成的图片主题、风格和表达的信息。 2. 选择 Checkpoint：根据主题选择贴近内容的 Checkpoint，如麦橘、墨幽的系列模型。 3. 选择 lora：寻找与生成内容重叠的 lora，以控制图片效果和质量。 4. 设置 VAE：选择 840000 那一串。 5. CLIP 跳过层：设为 2。 6. Prompt 提示词：用英文写需求，使用单词和短语组合，用英文半角逗号隔开，无需考虑语法和长句。 7. 负向提示词 Negative Prompt：同样用英文单词和短语组合，用英文半角逗号隔开。 8. 采样方法：一般选 DPM++2M Karras，也可参考模型作者推荐的采样器。 9. 迭代步数：使用 DPM++2M Karras 时，在 30 40 之间，过多意义不大且慢，过少出图效果差。 10. 尺寸：根据个人喜好和需求选择。 11. 生成批次：默认 1 批。 二、AI 线上绘画教程 1. 背景：工作中需要大量图片时，AI 生图是高效解决办法，主流工具如 midjourney 付费成本高，stable diffusion 硬件门槛不低，可选择免费在线 SD 工具网站如。 2. 目标：让入门玩家在半个小时内自由上手创作绘图。 3. 注意事项：本教程适用于入门玩家，若有疑问可在评论区联系或加微信 designurlife1st 沟通，教程内容会持续更新。 三、Tusiart 简易上手教程 1. 图生图：上传图片后，sd 根据图片、模型、prompt 等信息重绘，重绘幅度越大，输出图与输入图差别越大。 2. 尺寸：太小生成内容有限，太大 AI 易放飞自我，如需高清图，可设中等尺寸并用高分辨率修复。 3. 采样算法：即让 AI 用何种算法生图。 4. 采样次数：次数越多调整越精密，效果理论上更好但耗时越长，并非越多越好。 5. 提示词相关性：数字增大图像更接近提示词，但过高会使图像质量下降。 6. 随机种子 seed：固定种子可对图片进行“控制变量”操作，首次生成图时无种子。 7. Clip Skip：一般设为 2，早期无需过多关注。 8. ENSD：eta 噪声种子增量，默认 0 即可。
2025-02-17
可以用ai做商务服务么，比如帮用户申请个商标
AI 可以在一定程度上辅助商务服务，比如商标申请。商标申请要有区分度，能区分自家与别家产品，不像著作权需考虑独创性等。 关于 AI 作品的相关问题： 微链区块链存证流程： 登录方式：用微信扫码即可登录微链，登录后无需在个人中心完善信息。 存证选择：在页面左上角选择区块链存证，AI 作品一般选此选项。 信息填写：包括存证内容类型、存证附件、存证名称、作品作者、作品简介、著作权人等信息，著作权人可委托登记。 发表信息：填写发表地区、首次发表日期、权力取得方式等。 提交付款：确认存证上传，勾选并提交存证，手机扫码付款 10 元。 查看订单：在个人中心的版权订单中查看处理状态，处理完成后可在区块链版权存证处查看证书。 版权登记：带有 AI 性质或名字的作品无法做著作权登记，选择微链区块链存证有法律效应，且一次存证无需每年续费。 关于侵权问题： AI 生成肖像侵权：用他人著名肖像生成特定形象可能侵犯肖像权和名誉权，用自己肖像则相对安全。 AI 生成人脸相似侵权：若生成的人脸世界上不存在，侵权可能性小；若提示词相同且生成相似，可能侵权，需具体情况具体分析。 简单提示词作品版权：简单提示词生成的作品，法律可能不保护其版权，被搬运时难以有效维权。 以图生图的鉴定：若生成的图与原图看不出相同，一般不侵权，但用与原图无相似之处的图做底图的原因值得思考。 AI 生成音乐侵权：AI 音乐中歌词和旋律与某首歌有相似部分，是否侵权需多元素、多因素整体判断，如相似部分占比、整体结构等。 使用逝者肖像：逝者肖像权永远受保护，使用需谨慎，未造成不良影响且增益的情况下权利人可能不追究。
2025-02-17
写微信小程序，用哪个 ai 代码助手最好
以下是一些适用于写微信小程序的 AI 代码助手推荐： 1. DIN： 搭建 OneAPI 以汇聚整合多种大模型接口。 搭建 FastGpt 作为知识库问答系统。 搭建 chatgptonwechat 接入微信，并配置 FastGpt 把知识库问答系统接入到微信。 2. Cursor： 可通过任意 AI 工具获得代码，专业代码模型表现更优。 网址：https://www.cursor.com/ 3. Deepseek（新手推荐）： 网址：https://www.deepseek.com/zh 方便获取游戏代码，国内能访问，网页登录方便，目前完全免费。 4. 通义灵码： 在 Pytharm 中，“文件”“设置”“插件”红色框位置搜索“通义灵码”进行安装（目前免费）。 5. JetBrains 自身的助手插件： 在 Pytharm 中，“文件”“设置”“插件”红色框位置搜索“Jetbrains AI assistant”进行安装（收费，目前有 7 天免费试用）。 6. Marscode 及 Tencent cloud AI code Assistant 等。 7. 无影的晓颖 AI 助手： 内置在云电脑里，使用流畅，但需要在无影的云电脑中。 需要注意的是，不同的 AI 代码助手在生成特定代码时可能有不同的表现，您可以根据自己的需求和实际使用体验进行选择。
2025-02-17
分析化验单的AI
以下是关于分析化验单的 AI 和专利审查方面的 AI 的相关信息： 分析化验单的 AI： 目前没有直接针对分析化验单的具体内容，但在教育领域，AI 已展现出强大的能力。例如，借助大模型可以生成个性化学习和定制化作业，教师拥有 AI 就拥有了源源不断的真题库，学生也拥有了源源不断的错题练习库。 专利审查方面的 AI： 近年来，AI 在专利审查领域得到广泛应用，通过自动化和智能化手段，帮助专利审查员更高效地处理大量专利申请、检索相关文献、评估专利性和创新性等任务。以下是一些具体的应用和平台： 1. 专利检索与分类：AI 可通过自然语言处理和机器学习算法，自动识别和分类专利文献。示例平台如 Google Patents、IBM Watson for IP。 2. 专利分析和评估：AI 能够分析专利文本，评估专利的新颖性和创造性，预测专利的授权可能性。示例平台如 TurboPatent、PatentBot。 3. 自动化专利申请：AI 可以帮助自动生成专利申请文件，减少人工编写和审查时间。示例平台如 Specifio、PatentPal。 4. 专利图像和图表分析：AI 能分析专利申请中的图像和图表，帮助识别和分类技术内容。示例平台如 Aulive、AIpowered image recognition tools。 5. 专利趋势分析和预测：AI 可以分析大量专利数据，识别技术发展趋势和竞争情报，帮助企业和研究机构制定战略决策。示例平台如 Innography、PatSnap。 具体使用这些平台的步骤如下： 1. 注册和登录：在对应的平台上注册账户并登录。 2. 上传专利文献：上传待审查的专利文献或输入检索关键词。 3. 选择分析功能：根据需要选择专利检索、分析、评估或生成功能。 4. 查看结果和报告：查看 AI 生成的检索结果、分析报告和评估结果。 5. 进一步处理：根据分析结果进行进一步的人工审查和处理，或者直接生成专利申请文件。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-02-17
能分析医学化验单的AI有哪些？
以下是一些能够分析医学化验单的 AI 工具： 1. Scite.ai：这是一个为研究人员、学者和行业专业人员打造的创新平台，提供引用声明搜索、自定义仪表板和参考检查等工具，能简化学术工作。 2. Scholarcy：一款科研神器，能从文档中提取结构化数据，并通过知识归纳引擎生成文章概要，包含关键概念、摘要、学术亮点、学术总结、比较分析、局限等板块的内容。 3. ChatGPT：强大的自然语言处理模型，可以提供有关医学课题的修改意见。您可以向它提供您的文章，并提出您的问题和需求，它将尽力为您提供帮助。 需要注意的是，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-02-17
如何可以通过ai语音转文字
以下是关于通过 AI 实现语音转文字的相关内容： 可以使用 GVoice 提供的语音录制和识别能力，其中文识别率优秀。语音识别的少量错误，ChatGPT 能正常理解和纠错，衔接较为流畅。 推荐 OpenAI 的 wishper，相关链接：https://huggingface.co/openai/whisperlargev2 。还有一个项目：https://huggingface.co/spaces/sanchitgandhi/whisperjax ，此项目在 JAX 上运行，后端支持 TPU v48，与 A100 GPU 上的 PyTorch 相比，快 70 多倍，是目前最快的 Whisper API。 对于有字幕的 B 站视频，可通过安装油猴脚本获取字幕，然后将字幕文字内容复制发送给 GPTs 进行总结。
2025-02-17
我该怎么学习ai？帮我组织一个流程，能很好的利用你的资源。
以下是为您组织的学习 AI 的流程： 一、了解 AI 基本概念 建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的定义、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。同时，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。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中，您将找到一系列为初学者设计的课程。特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台（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。 三、选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛，涵盖图像、音乐、视频等方面。您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习，同时一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 四、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，在知识库中也有很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后也进行分享。 五、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，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发您对 AI 潜力的认识。 另外，费曼学习法也是一种有效的学习方式。它强调通过教授他人来深化个人理解和知识的掌握，基本步骤包括选择一个概念、教给他人、回顾和简化、组织和比较。其应用场景包括个人学习、教学和培训、知识分享等。 WaytoAGI（通往 AGI 之路）是一个致力于人工智能学习的中文知识库和社区平台，汇集了上千个人工智能网站和工具，提供最新的 AI 工具、AI 应用、AI 智能体和行业资讯，还有丰富的学习资源、实践活动，并倡导开放共享的知识体系。在没有任何推广的情况下，WaytoAGI 一年时间已有超过 100 万用户和超千万次的访问量，目前合作过众多公司和产品。
2025-02-17
我是一个有23年软件系统开发和设计经验的架构师，但是对AI还没有系统化了解过，请问我该如何开始？如何在短时间内掌握AI的使用、原理以及二次开发？
以下是为您提供的在短时间内系统化学习 AI 的建议： 一、了解 AI 基本概念 首先，建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能，它的主要分支（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。同时，浏览入门文章，这些文章通常会介绍 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中，您将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导您了解生成式 AI 等基础知识，特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台（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。 三、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。我建议您一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 四、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。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 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。通过与这些 AI 产品的对话，您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发您对 AI 潜力的认识。 如果希望继续精进，对于 AI，可以尝试了解以下内容作为基础： 1. AI 背景知识 （1）基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 （2）历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础 （1）统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 （2）线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 （3）概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型 （1）监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 （2）无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 （3）强化学习：简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优 （1）性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 （2）模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础 （1）网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 （2）激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 此外，以证件照为例，Code AI 应用开发教学中，智能体开发从最初的 chatbot 只有对话框，到有了更多交互方式，因用户需求扣子推出了 AI 应用，其低代码或零代码的工作流等场景做得较好。但 AI CODING 虽强，目前适用于小场景和产品的第一个版本，复杂应用可能导致需求理解错误从而使产品出错。在创建 AI 应用时，要学习操作界面、业务逻辑和用户界面，包括布局、搭建工作流、用户界面及调试发布，重点熟悉桌面网页版的用户界面。
2025-02-17
我该从哪里开始
学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。对于新手来说，可以参考以下建议： 1. 完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。 2. 如果您想从零开始，可以参考 GPT1 到 Deepseek R1 所有公开论文 The 2025 AI Engineer Reading List 。其中我们挑选了 50 篇论文/模型/博客，涉及人工智能工程的 10 个领域：LLMs、基准、提示、RAG、代理、CodeGen、视觉、语音、扩散、微调。 3. 对于微调（Finetuning）方面，假设您已经按照上述说明准备了训练数据。使用 OpenAI CLI 开始微调工作，从 BASE_MODEL 开始选择基本模型的名称（ada、babbage、curie 或 davinci），您可以使用后缀参数自定义微调模型的名称。每个微调工作都从一个默认为 curie 的基本模型开始，模型的选择会影响模型的性能和运行微调模型的成本。开始微调作业后，可能需要一些时间才能完成，具体取决于模型和数据集的大小。
2025-02-15
waytoagi知识如此丰富 我该从哪里学起
如果您觉得 WayToAGI 知识丰富但不知从何学起，可以参考以下建议： 1. 从某一个板块开始，比如 Agent 板块。链接： 。使用方法是从下往上看，一个一个点进去，里面都有视频。共学视频都是手把手从注册开始的教学，不会就多看几遍，基本能保障一个工具能调通、一个 Agent 能搭好。但要注意，内容确实有点多，可以先选择自己听过的工具开始，以免太累。 2. 在看了一些视频之后，如果您想了解理论还是应用，可以找到导航，想看哪里点哪里。链接： 。但要注意，智能千帆、阿里云百炼有视频，其余没有。而且内容较多，您需要考虑聚焦，先挑一个，开始手把手一起做起来，看看能不能持续用起来，只要开始用起来，这事儿就成啦！如果快捷菜单找不到，可以参考相关说明。 WayToAGI 不仅是一个知识库，还是连接学习者、实践者和创新者的社区。这里以“无弯路，全速前进”为目标，助力每一个怀揣 AI 梦想的人疾速前行。每一份尝试都值得赞美，每一份付出都应得到鼓励，其成长得益于大家的支持。 此外，WayToAGI 还有整活区。如果您想造艘船，不要只忙于分配工作，而是要激起对大海的向往。在 WayToAGI 有很多垂直板块，这里不是系统性学习的地方，而是一起做有趣事的游乐场。我们大部分时候用 AI 做有用的事，但有用不是必须的，很多创新始于有趣的想法。在整活区，您不用证明想法“有什么用”，可以尽情发挥对 AI 天马行空的想象，把 AI 玩出新花样。
2025-02-12
我该如何系统学习ai
以下是系统学习 AI 的一些建议： 1. 从编程语言入手学习：可以选择 Python、JavaScript 等编程语言，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习筑牢根基。 2. 尝试使用 AI 工具和平台：例如 ChatGPT、Midjourney 等生成工具，体验其应用场景。也可以探索面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识：了解 AI 的基本概念、发展历程，掌握主要技术如机器学习、深度学习等，同时学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目：参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动，尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，锻炼动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态：关注权威媒体和学者，了解最新进展，思考 AI 技术对未来社会的影响，培养思考和判断能力。 总之，要从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多方面着手，全面系统地学习 AI 知识和技能。 另外，《雪梅 May 的 AI 学习日记》中提到，学习 AI 要注重系统性，避免碎片化输入，比如可以通过看书听课进社区的方式。初期可以系统地看书听课，了解 AI 的底层原理和发展历程。同时，加入像“通往 AGI 之路”这样的开源社区，按照新手指引入门，能帮助您少走弯路，更高效地学习。
2025-02-11
我是一个ai小白，我该从从点起步学习呢
对于 AI 小白，以下是一些学习建议： 1. 了解 AI 基本概念： 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。 在知识库有很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后也进行分享。 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《雪梅 May 的 AI 学习日记》，其中提到： 1. 适合纯 AI 小白：如果您还在观望 AI，不知道从何入手，可以参考这个日记。 2. 学习模式：输入→模仿→自发创造。 3. 学习内容：日记里的学习内容不用直接复用，可去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域，学习最新的内容。 4. 时间安排：在半年多的时间跨度中，其中有 100 天在学习 AI，不是每天依次进行，而是有空的时候学习。 5. 学习状态：保持良好的学习状态，有意愿和动力也能头脑清醒地学进去东西。 6. 费用：学习资源的内容都是免费开源的。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得自己的成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。
2025-02-09
我是一名数据产品经理，想转行ai产品经理，该从哪里入手。你的知识库里有哪些可以帮到我。最好把他们列举出来，具体一些最好有步骤
以下是为您整理的从数据产品经理转行 AI 产品经理的相关知识和建议： 一、AIPM 技能树 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，能更准确地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，更好地把握产品的未来发展方向。 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 掌握相关知识，提升数据分析能力。 二、AI 提示词工程师岗位技能要求 1. 学历和专业背景 本科及以上学历，计算机科学、人工智能、机器学习相关专业背景。 2. 熟悉 AI 工具 熟悉 ChatGPT、Llama、Claude 等 AI 工具的使用及原理，并具有实际应用经验。 熟练掌握 ChatGPT、Midjourney 等 AI 工具的使用及原理。 3. 项目经验 负责制定和执行 AI 项目，如 Prompt 设计平台化方法和模板化方法。 4. 技术理解 了解并熟悉 Prompt Engineering，包括常见的 Prompt 优化策略（例如 CoT、Fewshot 等）。 5. 数据分析与决策 对数据驱动的决策有深入的理解，能够基于数据分析做出决策。 6. 创新思维 具有创新思维，能够基于业务需求提出并实践 AI first 的解决方案。 7. 技术关注 对 AI 技术与算法领域抱有强烈的好奇心，并能付诸实践。 对 AIGC 领域有深入的理解与实际工作经验，保持对 AI 技术前沿的关注。 8. 编程能力 具备一定的编程和算法研究能力，能应用新的 AI 技术和算法于对话模型生成。 具有一定的编程基础，熟练使用 Python、Git 等工具。 三、AI 市场与 AI 产品经理分析 当前有两个场景： 1. 企业（包括传统企业和互联网企业）如何实现 AI 转型或用好 AI。 2. 产品经理如何转型 AI 产品经理。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-01-21
转行无经验可以找哪些AI行业的岗位
以下是一些转行无经验可能适合的 AI 行业岗位： AIGC 产品经理：如 Sundy 从教育方向和 web3 行业转行，学习了生文生图的原理和应用后目标成为 AIGC 产品经理。 数据开发咨询、AI 视频制作与编辑：例如识影拥有 8 年数据开发经验，目前专注于探索这方面工作。 AI 创业者：像也毛从艺术专业毕业做职业导演，现布局竖屏短剧及 ai 短剧赛道；黄燕燕从 17 年地产人转行创业人工智能领域赛道，主做人工智能领域的服务与培训。 需要注意的是，虽然这些岗位可能对无经验者开放一定机会，但仍需要通过学习和实践不断提升自己在 AI 领域的知识和技能。
2024-12-24
0基础转行ai
以下是为您提供的关于 0 基础转行 AI 的相关信息： 在“0 基础跨界 AI 编程共学零基础手搓 AI 拍立得银海”中，提到之前的效果大方向正确但提示词需慢慢调整，打算尝试不同效果，思考提示词风格，尝试让大模型遵循限定字数。调试提示词风格时，发现清晰表达指令就能让大模型生成内容，还可给更多样例辅助，也提及了图像流相关内容。结果未拿到且输出不稳定，需重新运行查看。示例跑完后今日分享结束，相关代码将入库且含使用说明。此外，底部图像已完成，接下来要进行文字生成部分，可通过设多个 image 变量输入多张图片。图像流已完成，要将图像流与工作流以及文本生成相结合以生成完整图片，创建医美局河图生成文本拼接图像流的工作流，还进行了添加 OCR 的简单演示，重点是用户提示词的写法。 在「AI 编程共学」中，包括了不同日期的分享内容，如 10 月 28 日麦橘的 0 基础做小游戏分享，10 月 29 日梦飞的 0 编程基础入门 Cursor 极简使用指南，10 月 30 日银海的 0 基础学做 AI 拍立得，10 月 31 日的 0 基础做小游戏分享。
2024-12-15
如何快速转行入AI
以下是快速转行入 AI 的一些建议： 1. 了解 AI 基本概念： 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，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，可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，其上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 知识库中有很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品（如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等）进行互动，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 对于不会代码的情况，20 分钟上手 Python + AI 的方法如下： 在深入学习 AI 时，许多朋友发现需要编程会感到困难，各类教程默认会打命令行也导致入门难。因此有了这份简明入门，旨在让大家更快掌握 Python 和 AI 的相互调用，并在接下来的 20 分钟内，循序渐进完成以下任务： 1. 完成一个简单程序。 2. 完成一个爬虫应用，抓取公众号文章。 3. 完成一个 AI 应用，为公众号文章生成概述。 一些背景： 1. 关于 Python： Python 就像哆拉 A 梦，拥有一个装满各种道具的百宝袋，即标准库，遇到问题可直接使用。 若百宝袋里的道具不够用，还可通过 pip 一类的工具从 GitHub 一类的分享代码平台订购新道具。 Python 被全世界广泛使用，尤其是在 AI 领域。 2. 关于 OpenAI API： OpenAI 通过两种方式提供服务，其一通过 ChatGPT 提供开箱即用的服务，直接对话即可；其二通过 OpenAI API 提供更加灵活的服务，通过代码调用完成更多自动化任务。 另外，关于如何防止 AI 取代人类思考一切，原文提到：认知萎缩会在我们因不活动而失去参与心理过程的能力时发生。在人工智能的世界中，我们需要意识到认知萎缩的危险，以便能够继续保持好奇心、创造力和深入学习。比如在过去，我们需要记住城市的布局和路线，而现在过度依赖 AI 可能导致认知能力的下降。
2024-11-11
如何求职转行到 AI 行业
以下是关于求职转行到 AI 行业的一些建议： 在 AI 时代，技术专业人士需发展 AI 难以替代的技能，如团队建设、跨文化交流、创新解决方案设计等，因为 AI 无法建立团队、跨越文化交流或激发团队创造力。对于从事可能被 AI 取代风险工作的技术工作者，要重新思考职业生涯规划，可能需学习新技能或转向更需人类特质的工作领域。 在 AI 就业市场： 1. 鱼龙混杂，求职者要做好信息甄别。即使面试通过拿到 offer，除了看 boss 直聘的招聘评价，还应提前在脉脉等平台收集公司的其他信息。 2. 部分公司未搞懂 AI 能带来的价值，只是跟风，求职者要有咨询和商业化思维，帮公司厘清业务增长机会。 3. 不同公司对 AI 产品经理定位不同，岗位职责和任职要求也不同，未来会统一标准，这是产品经理转型的机会。 4. 有行业沉淀和认知的产品经理转型更有机会，目前应用层机会在“AI+行业”，只懂 AI 或只懂行业不够，业务创新也很重要。 对于学生和应届毕业生： 1. 可以通过相关产品了解 AI 技术在不同职业中的应用，评估兴趣和技能，选择合适职业路径并制定规划。 2. 根据职业目标获得个性化学习建议和资源，提升 AI 领域技能为就业做准备。 对于职场新人和职业转换者： 1. 可根据自身职业目标和市场需求制定发展计划，明确短期和长期目标。 2. 对于希望从其他领域转型到 AI 相关领域的从业者，可获得详细的转型路径和必要的技能培训资源以顺利转型。 对于企业： 1. 可利用相关产品评估应聘者 AI 技能水平，选择合适候选人。 2. 为现有员工提供职业发展规划和技能提升建议，培养内部 AI 人才。 3. 为员工制定个性化职业发展计划，提供持续职业指导和培训，提升员工职业满意度和留任率。
2024-09-09
普通人如何转行AI行业
普通人转行 AI 行业有以下两个主要选择： 1. AI 转型： 目前创投圈有“十个 AI 应用里面，五个办公 Agent，三个 AIGC”的说法。产品之间的根本差距不大，关键在于对行业的理解和靠谱交付。 对标移动互联网，现在做 Agent 的公司类似于之前专门做 APP 的公司，且存在比做 APP 更大的机会，即行业加 AI。 行业中的喜茶和金蝶等企业，都制定了 AI 战略或成立了 AI 部门。喜茶拥有过亿的私域用户数据，AI 可用于新零售门店管理、营销销售、客户服务；金蝶作为传统 SaaS 软件拓展新的 AI 业务，属于新零售+AI 与 SaaS+AI。 2. 在生活中应用 AI： 可以在 WaytoAGI 学习 Agent 知识后，搭建一个 bot 来提高工作或学习效率。 应用 AI 养成自驱自律的习惯，持续学习、自我进化与迭代。 利用 AI 辅助下一代的教育。 此外，随着全球 AI 市场快速升温，新的 AI 应用不断涌现，AI Agent 是当下大模型最激动人心的发展主线。AI Agent 让“人机协同”成为新常态，在其加持下，越来越多的创新将会源自于超级个体和小型组织。在一些领域里，一个人加上足够的 AI 工具，就可以成为一家专业化公司。
2024-08-22
对作为知识库的数据进行预处理，用哪个软件比较哈
以下是一些可用于对作为知识库的数据进行预处理的软件和方法： 1. LangchainchatGLM：对于知识库内容的组织要求较高，无需微调训练，适合有结构、界限分明的数据。可使用langchain库比对字典的关键词keys部分，找到相似度最高的相关keys对应的内容文本，送进提示词模板（prompt_template），然后送到LLM进行后处理。 2. 在检索原理方面，可通过嵌入模型（如Word2Vec、GloVe、BERT）将问题文本转化为向量，用于后续检索。例如，在商业化问答场景中，会对接收的问题进行预处理和向量化。 3. 在创建知识库并上传表格数据时，可通过API获取在线API的JSON数据上传，或手动自定义创建数据表结构和数据。需注意指定语义匹配字段，在响应用户查询时，将用户查询内容与该字段内容进行比较，根据相似度进行匹配。
2025-02-17
我手里有一个文件知识库，想锻炼一个ai，按照这个文件知识库的习惯帮我改写新的文件
以下是为您整理的内容： 南瓜博士：平生第一次写小说获奖，是 AI 帮我的！ 三、丰富细化 接下来要让 AI 一段一段进行细节描写。为确保文章前后一致，先让 AI 帮助写故事概要和角色背景介绍，并按自己的审美略做修改。使用了一个重要技巧，让 AI 以表格形式输出细节描述，这样有三个好处： 1. 打破 AI 原本的叙事习惯，避免出现陈词滥调。 2. 按编号做局部调整容易，指哪改哪，其他内容能稳定不变。 3. 确保内容都是具体细节，避免整段输出时因缩减而丢光细节只剩笼统介绍。 四、串联成文 把上一步生成的五个表格依次复制粘贴，AI 就照着写文章了，偶尔需要帮忙给点建议。 五、失败的局部修改 小说大赛要求最后的作品必须是 AI 直接吐出来的，不能有任何改动且不能超过 2000 字，而自己的小说 2300+字，只好让 GPT4 做修改，一开始它表现不错，但很快暴露出记性不好的缺点。还没来得及高兴，就发现它失忆得很彻底。眼看截止时间快到了，只能求助 Claude，把文章和 GPT 生成的修改意见都给它，让它生成作品，匆匆截图提交。没想到，Claude 把关键情节改没了，如马克偷偷看艾拉、无名猫受伤的原因等。 熊猫 Jay：AI 编程 Cursor 来了，你没理由说不会写代码了 四、初体验:Cursor 的安装和使用 三、新增/修改代码、文字 选中代码，使用 Command+K 打开窗口，并输入修改要求。不选中代码打开窗口，可要求 AI 实现新功能，比如让 AI 增加一个广告位。当然，除了代码，也可选中文字进行修改，如改写、翻译等。 四、自动补全代码、注释、文字 输入代码或注释，Cursor 会自动补全代码，按 Tab 生效。除补全代码外，还能补全文字，可尝试。 五、对话窗口 Mac 使用 Shift+Command+L 打开聊天窗口，输入优化页面的需求，AI 能提供不同方案。比如倾向于使用好看的配色方案，点击 Apply，再点击 Accept 生效。要记得保存文件，Mac 的快捷键是 Command+S。这不是成品，若要做完整功能，需不停和 Cursor 对话，在案例部分会介绍完整制作过程。 六、全局搜索 还可把它当作简易的 AI 搜索工具，让它根据现有文件夹下的内容回答问题，比如问到基于文件内容，温度值设置的误区在哪里，回答准确度很高，甚至能定位到具体文件的行。
2025-02-17
给我flux的提示词结构的知识库我以他作为知识库
以下是关于 Flux 提示词结构的相关知识： 大语言模型就像一个学过无数知识、拥有无穷智慧的人，但在工作场景中，需要通过提示词来设定其角色和专注的技能，使其成为满足需求的“员工”。知识库则相当于给“员工”发放的工作手册，提供特定的信息。 提示词可以设定 Bot 的身份及其目标和技能，例如产品问答助手、新闻播报员、翻译助理等，决定 Bot 与用户的互动方式。详情可参考。 学习提示词可以分为五个维度，从高到低依次是思维框架、方法论、语句、工具和场景。但舒适的学习顺序应反过来，先从场景切入，直接了解在不同场景下提示词的使用及效果对比；然后使用提示词工具，如 Meta Prompt、Al 角色定制等；接着学习有效的提示语句，包括经典论文中的相关语句；再学习有效的方法论，将有效语句及其背后的原理整合成稳定可控的方法；最后掌握思维框架。 此外，还可以通过插件、工作流、记忆库等功能定制 AI Bot。插件可通过 API 连接集成各种平台和服务扩展 Bot 能力，详情参考。
2025-02-16
知识库RAG方案
RAG（检索增强生成）是一种在 AI 领域中用于处理知识库的方案。 大模型的训练数据有截止日期，当需要依靠不包含在大模型训练集中的数据时，RAG 是主要方法之一。 RAG 的应用可以抽象为以下 5 个过程： 1. 文档加载：从多种不同来源加载文档，如 PDF 等非结构化数据、SQL 等结构化数据以及代码等。 2. 文本分割：把文档切分为指定大小的块，称为“文档块”或“文档片”。 3. 存储：包括将切分好的文档块进行嵌入转换成向量形式，并将向量数据存储到向量数据库。 4. 检索：通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 5. 输出：把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM，LLM 会通过问题和检索出来的提示生成更合理的答案。 基于 Coze 的知识库问答是典型的 RAG 方案，其重要一环是文档切片。但 RAG 方案存在一些缺点，如跨分片总结和推理能力弱、文档有序性被打破、表格解析失败等。 相关的海外官方文档：https://www.coze.com/docs/zh_cn/knowledge.html ，国内官方文档：https://www.coze.cn/docs/guides/use_knowledge 。 在实际操作中，如使用外贸大师产品的帮助文档创建知识库时，要注意文档的分片策略会严重影响查询结果。
2025-02-16
你的知识库架构是怎样的，普通人如何迅速找到目标靶向，比如我想学ai绘画
以下是关于您想学习 AI 绘画的相关内容： 1. 知识库提到明天银海老师将详细讲解 AI agent，同时表示知识库内容丰富，您可挑选感兴趣的部分学习，比如较轻松的 AI 绘画等。 2. 强调 AI 绘画是视觉基础，还介绍了针对 AI 绘画学社做的关键词词库精选活动。 3. 讲述了 AI 绘画中的 stable diffusion 扩散模型的运作方式，是通过加噪和去噪，随机生成种子来形成最终图像，还提到生成式 AI 做高清放大可增加细节的原理。 您可以根据以上信息，逐步深入了解 AI 绘画的相关知识。
2025-02-15
知识库里面哪里有讲解AI在各行业应用现状的材料
以下是知识库中关于 AI 在各行业应用现状的相关材料： 在音乐创作方面，通过输入更高级的词汇与 AI 音乐对话能产生更好效果，有 AI 音乐的版块、挑战、分享会和教程，可通过王贝加入 AI 音乐社区。 在数字人语音合成方面，介绍了声音克隆技术，提到了微软、阿里等的相关成果，常用的是 JPT service。 在 config UI 的应用方面，能降低成本、提高效率，在图书出版、引流等方面有应用，岗位稀缺，社区有相关共学课程。 在零售电商行业，有《2024 生成式 AI 赋能零售电商行业解决方案白皮书》。 在招聘领域，牛客的《AI 面试实践手册（2024）》深入探讨了 AI 面试的应用现状、价值和未来发展，指出其在多个行业尤其在管培生、产品、IT 基础岗位和蓝领岗位中广泛应用。 在 PC 行业，腾讯广告 TMI 与 GfK 联合发布了《AI PC 行业趋势与潜力消费者洞察白皮书（2024 版）》。 在医疗领域，蛋壳研究院发布了《医疗人工智能走到新的十字路口》。 在新闻媒体领域，新华社研究院发布了《人工智能时代新闻媒体的责任与使命》。 在情感陪伴方面，头豹研究院发布了《AI 情感陪伴：缔造温情链接，拥抱智慧关怀新纪元》。
2025-02-15