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我想入门AI产品经理,有推荐的学习方案吗

Answer

以下是为您推荐的入门 AI 产品经理的学习方案:

  1. 了解 AI 基本概念:
    • 阅读「从这里启程」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「入门:AI 学习路径」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,您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。
    • 一定要掌握提示词的技巧,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,个人做了一下划分,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 的概念,使用 AI 产品并尝试动手实践应用搭建。
  2. 研究级:
    • 有两个路径,一个是技术研究路径,一个是商业化研究路径。
    • 这个阶段对应的画像可能是对某一领域有认知,可以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:
    • 这一阶段的画像就是有一些成功落地应用的案例,如产生商业化价值。

对 AI 产品经理的要求:

  1. 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。
  2. 关注场景、痛点、价值。

观察目前行业的 AI 提示词工程师岗位的招聘技能要求情况:

  1. 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 ChatGPT、Llama、Claude 等 AI 工具的使用及原理,并具有实际应用经验。
  3. 熟练掌握 ChatGPT、Midjourney 等 AI 工具的使用及原理。
  4. 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。
  5. 了解并熟悉 Prompt Engineering,包括常见的 Prompt 优化策略(例如 CoT、Few-shot 等)。
  6. 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。
  7. 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。
  8. 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。
  9. 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。
  10. 具有一定的编程基础,熟练使用 Python、Git 等工具。

产品经理的工作内容(仅作参考):[具体工作内容未详细给出]

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

References

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

个人做了一下划分,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的概念,使用AI产品并尝试动手实践应用搭建(对应的画像可能是喜欢听小宇宙APP的播客或浏览AI相关的文章哈哈);以前互联网刚兴起的时候,部分用谷歌的人会比用百度的有优越感,现在可能用AI搜索的更有优越感(当然我感觉都没啥好优越的,都是工具,关键还是看能用工具产出什么)。2)研究级我理解这里有两个路径,一个是技术研究路径,一个是商业化研究路径;对应传统互联网偏功能实现的产品经理和偏商业运营的产品经理,当然最好是同一个人,我一直的理念是产品运营不分家(产品即运营)。这个阶段对应的画像可能是对某一领域有认知,可以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)落地应用这一阶段我理解的画像就是有一些成功落地应用的案例,如产生商业化价值。对应传统互联网PM也有三个层级:1)负责功能模块与执行细节;2)负责整体系统与产品架构;3)熟悉行业竞争格局与商业运营策略;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)。

问:新手如何学习 AI?

了解AI基本概念:首先,建议阅读「[从这里启程](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=blkjooAlLFNtvKJ2)」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。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。开始AI学习之旅:在「[入门:AI学习路径](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZYtkwJQSJiLa5rkMF5scEN4Onhd?table=tblWqPFOvA24Jv6X&view=veweFm2l9w)」中,你将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导你了解生成式AI等基础知识,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,你可以按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。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),你可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。我建议你一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。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你的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎你实践后的分享。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,你可以获得对AI在实际应用中表现的第一手体验,并激发你对AI潜力的认识。

刘海:「AI 提示词工程师」の 见解和经验分享

为了不脱轨目前行业的AI提示词工程师,可以搜索了解一下目前岗位的招聘技能要求情况。我使用ChatGPT结合BOSS直聘相关岗位,总结了一些点:1.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ChatGPT、Llama、Claude等AI工具的使用及原理,并具有实际应用经验。3.熟练掌握ChatGPT、Midjourney等AI工具的使用及原理。4.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。5.了解并熟悉Prompt Engineering,包括常见的Prompt优化策略(例如CoT、Few-shot等)。6.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。7.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。8.对AI技术与算法领域抱有强烈的好奇心,并能付诸实践。9.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。10.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。11.具有一定的编程基础,熟练使用Python、Git等工具。观察上面的岗位需求,是不是像我说的,其实公司并不是需要一个prompt工程师,而是一个AI互联网产品经理。产品经理都是做啥活?我身边就有一个AI产品经理,他的工作内容就是(仅作参考):

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怎么开始学习AI使用课程?
以下是关于如何开始学习 AI 使用课程的建议: 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。 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。 6. 微软相关课程: 如需了解云计算中的人工智能主题,可以考虑参加《》课程。 人工智能的商业应用案例方面,可以学习《》(和欧洲工商管理学院 INSEAD 共同开发)。 经典机器学习可参考《》。 使用 Azure 认知服务(Azure Cognitive Services)来创建实用的人工智能应用,可从《》等微软课程开始学习。
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以下是关于如何学习使用 AI 课程的建议: 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,可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 在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 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,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。 此外,微软也提供了一些 AI 初学者入门课程: 1. 如需了解云计算中的人工智能主题,可以考虑参加《》课程。 2. 人工智能的商业应用案例: 可以考虑学习《》(和欧洲工商管理学院 INSEAD 共同开发)。 3. 经典机器学习:在《》中有详细介绍。 4. 使用 Azure 认知服务(Azure Cognitive Services)来创建实用的人工智能应用: 建议从以下微软课程开始学习:《》等。
2025-02-06
AI与教育
以下是关于 AI 与教育的相关内容: 使用 AI 帮助教育具有多种可能性,例如辅助自学、帮助教师减轻负担并提高课程效果。可以要求人工智能解释概念,获取良好结果。相关提示可作为自动导师,如找到。但使用时需注意人工智能可能产生幻觉,关键数据要依据其他来源仔细核查。 教育领域迎来了 AI 技术的春风,如个性化学习平台能提供定制化教学资源,自动评估系统能快速批改作业和考试。但教育体系与 AI 发展速度不匹配,传统教学方式和内容未及时更新,难以满足新兴行业对人才的需求,这对社会经济结构和生产力构成挑战,构建能跟上技术步伐的教育系统是必须面对的课题。 相关案例包括:书籍推荐“三本神经科学书籍”,认为学习和运用 AI 能力时,一些基础学科能打开新天地;“AI 赋能教师全场景”,来自 MQ 老师的投稿贡献;“未来教育的裂缝:如果教育跟不上 AI”,揭示了 AI 对教学和学习方式的实际影响;“化学:使用大型语言模型进行自主化学研究”。
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以下是一些关于生成 3D 模型的 AI 工具和相关信息: 3dfy.ai: 概览:是一家专注于将稀疏数据转化为逼真三维世界的公司,领导团队由计算成像领域资深专家组成,拥有近四十年综合专业知识。 使用场景:数字 3D 互动体验流行度提升,但受 3D 内容可用性限制,其技术能利用稀疏数据自动创建高质量 3D 模型,在当前技术发展特定时期尤为重要。 目标用户:数字内容创作者和艺术家、游戏开发者和动画制作人、教育和培训行业专业人士、医疗行业、建筑和工程领域。 应用案例:暂未提及。 其他图片生成 3D 建模工具: Tripo AI:在线 3D 建模平台,能利用文本或图像在几秒钟内生成高质量且可立即使用的 3D 模型。 Meshy:功能全面,支持文本和图片生成 3D 以及 AI 材质生成。 CSM AI:支持从视频和图像创建 3D 模型,Realtime Sketch to 3D 功能支持通过手绘草图实时设计 3D 形象。 Sudo AI:支持通过文本和图像生成 3D 模型,适用于游戏领域。 VoxCraft:免费 3D 模型生成工具,能将图像或文本快速转换成 3D 模型,并提供多种功能。 在 3D 模型生成中,AI 主要完成了对 3D 模型生成流程的“一步到位”,工作流中的每个环节几乎都需要一位或一组 3D 美术工程师来完成,而使用 3D 生成模型可以直接完成一个可调整的 3D 粗模,大大提升效率。 此外,AI 在游戏测试环节中存在 3 大模拟场景,在优化环节承担改善角色动画、编程&加速、自动化游戏测试等功能。在游戏设计方面,AI 依托自然语言生成用法,用于角色与故事生成、游戏机制创新等,还能强化 NPC 模型的基础能力。在音乐与音效方面,AI 生成音乐有基于乐理规则的符号生成模型和基于音频数据的音频生成模型两种主流技术路线,开发者正在使用 AI 生成音乐填充游戏中的音效和音乐。
2025-02-06
如何让AI总结超长文本
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2025-02-06
让AI总结播客的prompt
以下是关于您提到的内容的总结: 在“Claude 工程师聊 prompt”中,提到一个“汉语新解”的 prompt 爆火,探讨了如何写好 prompt 及未来随着大模型进化是否还需为其绞尽脑汁,Anthropic 公司几位负责相关工作的工程师录制播客讨论了好的 prompt 应如何写。 在“夙愿:AI 快速总结群聊消息”中,指出直接将原文发给 GPT 无法按意图工作,需编写提示词让其执行总结文字内容的工作,包括单人发言版和多人发言版,并介绍了后续处理 GPT 输出的方法。 在“杨志磊:对当事人提供的证据发表质证意见或制定诉讼方案”中,对通义千问和豆包 AI 在输入起诉状 prompt 后的表现进行了评测,包括对当事人信息、事实、诉讼请求等方面的处理,格式和内容的符合程度,以及对 prompt 的理解情况。
2025-02-06
我想学习AI,但是不知道如何入门,希望你可以帮我梳理出AI的各个应用方向,要求要有具体的实操方法和必坑指南,能应用于生活和工作中,适合新手学习
以下是为您梳理的适合新手学习 AI 的应用方向、实操方法和避坑指南: 一、了解 AI 基本概念 1. 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。 2. 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 1. 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。 2. 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 1. 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。 2. 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 四、实践和尝试 1. 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。 2. 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 1. 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。 六、如果希望继续精进 1. AI 背景知识 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。 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 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、矩阵等线性代数基本概念。 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 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:简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优 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。 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 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)。 激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 避坑指南: 1. 不要急于求成,AI 学习需要逐步积累。 2. 注重理论与实践结合,避免只学习理论而不进行实际操作。 3. 对于复杂的概念和算法,要多花时间理解,不要一知半解。 4. 在选择学习资源时,要注意其质量和适用性。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-06
comfy UI 入门
ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI,可想象成集成了 stable diffusion 功能的 substance designer,将 stable diffusion 流程拆分成节点,实现更精准工作流定制和完善的可复现性。 其优势包括: 1. 对显存要求相对较低,启动和出图速度快。 2. 生成自由度更高。 3. 可以和 webui 共享环境和模型。 4. 能搭建自己的工作流程,可导出流程并分享,报错时能清晰发现错误所在步骤。 5. 生成的图片拖进后会还原整个工作流程,模型也会选择好。 劣势为: 1. 操作门槛高,需要有清晰逻辑。 2. 生态没有 webui 多(但常用的都有),也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。 官方链接:从 github 上下载作者部署好环境和依赖的整合包,按照官方文档安装即可:https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 入门学习资料: 1. 知识库跳转。 2. 【海辛】录制的基础课,包括: 安装部署: 界面介绍: 文生图、图生图: ComfyUI 中使用 ControlNet: ComfyUI 中不同放大图像方式: 看完这 5 节基础课应该就基本入门,之后可以看互联网上的进阶教程。
2025-02-05
AI入门
以下是为您提供的 AI 入门的相关指导: 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。 开始 AI 学习之旅: 在「」中,您可以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,并有可能获得证书。 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。您可以根据自身兴趣选择特定模块深入学习,同时一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键。您可以尝试使用各种产品做出自己的作品,在知识库中有很多大家实践后的作品和文章分享,欢迎您在实践后也进行分享。 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的有效方式。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,通过对话获得对 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。 另外,May 在其公众号文章「」中分享了自己疯狂向 AI 提问从而入门的经历。还有为不会代码的朋友准备的「写给不会代码的你:20 分钟上手 Python+AI」,能让您在 20 分钟内循序渐进地完成一个简单程序、一个爬虫应用(抓取公众号文章)和一个 AI 应用(为公众号文章生成概述)。
2025-02-05
ai入门教学
以下是为您提供的 AI 入门教学: 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。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。通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,您可以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。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。 六、AI 绘画入门 如果您对 AI 绘画感兴趣,以下是从 0 入门的视频教程: 1. 🔥强烈推荐,学完变大神系列章节教学视频: 2. 第一节课:AI 绘画原理与基础界面 视频大纲:文章简单的介绍了 stable diffusion 这一 AI 绘画软件如何安装到本地,整体过程易上手,对于 AI 感兴趣的同学可以直接跟着视频学习 3. 第二节课:20 分钟搞懂 Prompt 与参数设置,您的 AI 绘画“咒语”学明白了吗? 4. 第三节课:打破次元壁!用 AI“重绘”照片和 CG 5. 第四节课:AI 绘画模型,“画风”自由切换 6. 第五节课:提高 AI 绘画分辨率的方式 7. 第六节课:LoRa|Hypernetwork 概念简析 8. 第七节课:定向修手修脸,手把手教您玩转局部重绘! 9. 第八节课:提示词补全翻译反推,“终极”放大脚本与细节优化插件 10. 第九节课:LoRA 从原理到实践 11. 第十节课:零基础掌握 ControlNet! 七、关于海螺 AI 的 Prompt 教学 海螺 AI 具有以下特点: 1. 【能看懂图能听懂指令】MiniMax 视频模型不仅可以确识别用户上传的图片,并确保所生成视频在形象保持上与原输入图像高度一致,且光影、色调完美嵌入新场景的设定,为创作者提供连贯、深度创作的空间;在指令响应方面,还能理解超出图片内容之外的文本,解构指令框架和深层语义并在视频生成中整合,实现“所写即所见”。 2. 【不依靠特效模板的惊艳特效】:只依靠模型综合能力,就能实现最顶级的影视特效。每一位用户都能够在图像基础上充分发挥想象力,创作出丰富多变的电影级视频——CG 合成、场景变化、碎片化、拟人化等特效与玩法等你来体验。 3. 【细腻表情呈现提升感染力】人物 5 秒钟内实现从开怀大笑到掩面哭泣,表情控制力不输专业演员,让您的视频表达更能深入人心。 4. 【2000 字提示词更精准调控】近期,海螺 AI 视频同步上线了提示词优化功能即使在大家对特定的构图、氛围、动作或运镜没有特殊指定要求时,我们建议开启此功能,聪明的海螺 AI 会结合原始 Prompt 扩展视频的美学呈现。同时,对于更专业的创作者,我们开放 2000 字的提示词空间,让您的创作更加精准。 Prompt 是一把由您的灵感与创意构筑的钥匙,能够打开通往 AI 奇幻世界的大门。无论您是初次接触 AI 的新人,还是已经能够熟练使用 AI 赋能生产力的老手,通过清晰的结构和灵活的表达方式,都可以轻松掌握 Prompt 的编写技巧,实现“一个人+一个 AI=一个专业剧组”的科幻愿景。只要掌握一些小小的规则,人人都可以成为 AI 魔法师!
2025-02-02
有新手入门的系统课程吗
以下是为新手入门 AI 推荐的系统课程: 1. SD 从入门到大佬: 安装完 SD 后,可参考。 强烈推荐跟着 Nenly 同学的【B站 第一套 Stable Diffusion 系统课程】合集走一遍,大概 4 小时左右可掌握基础技能。此外,还有可选的图片版教程。 2. 新手学习 AI 的综合指南: 了解 AI 基本概念:建议阅读「」部分,熟悉术语和基础概念,包括主要分支及联系。浏览入门文章,了解历史、应用和发展趋势。 开始学习之旅:在「」中有为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。还可通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按自己节奏学习并获证书。 选择感兴趣模块深入学习:AI 领域广泛,可根据兴趣选择特定模块,如掌握提示词技巧。 实践和尝试:理论学习后要实践巩固,可在知识库分享实践作品和文章。 体验 AI 产品:与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等互动,了解工作原理和交互方式。 3. 《雪梅 May 的 AI 学习日记》挑战 100 天和 AI 做朋友: 第一阶段:迈出第一步,看书听课进社区。感受是要系统性学习,打好基础。 DAY1 2024.5.22 初步探索:May 认为初期会走弯路,B站 上一些介绍 ChatGPT 原理的分享,消费可看,系统性学习要看高质量内容。 DAY2 2024.5.23 加入 AI 社区:waytoAGI。May 评价这是宝藏社区,可参考,先看新手指引入门。
2025-02-01
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2025-01-30
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以下是一份基于李宏毅教授的《生成式 AI 导论 2024》的 AI 学习方案: 一、课程介绍 这是台湾大学李宏毅教授的生成式 AI 课程,主要涵盖生成式 AI 的基本概念、发展历程、技术架构和应用场景等内容。课程共 12 讲,每讲约 2 小时。 二、学习目标 通过学习本课程,您将掌握生成式 AI 的基本概念和常见技术,能够使用相关框架搭建简单的生成式模型,并了解生成式 AI 的发展现状和未来趋势。 三、学习内容 1. 什么是生成式 AI 生成式 AI 的定义和分类 生成式 AI 与判别式 AI 的区别 生成式 AI 的应用领域 2. 生成式模型 生成式模型的基本结构和训练方法 生成式模型的评估指标 常见的生成式模型及其优缺点 3. 生成式对话 生成式对话的基本概念和应用场景 生成式对话系统的架构和关键技术 基于生成式模型的对话生成方法 4. 预训练语言模型 预训练语言模型的发展历程和关键技术 预训练语言模型的优缺点 预训练语言模型在生成式 AI 中的应用 5. 生成式 AI 的挑战与展望 生成式 AI 面临的挑战和解决方法 生成式 AI 的未来发展趋势和研究方向 四、学习资源 1. 教材:《生成式 AI 导论 2024》,李宏毅 2. 参考书籍:《深度学习》,伊恩·古德费洛等 3. 在线课程:李宏毅的生成式 AI 课程 4. 开源项目:OpenAI GPT3、字节跳动的云雀等 五、学习方法 1. 认真学习教材和参考书籍,理解基本概念和原理。 2. 观看在线课程,跟随李宏毅教授的讲解深入学习。 3. 参与开源项目,实践所学知识,提高实际操作能力。 4. 结合课程中的案例和实践项目,加深对知识的理解和应用。 课程地址:https://www.youtube.com/watch?v=AVIKFXLCPY8 课程目录: 1. 第 0 講:課程說明(2024 年 2 月 24 日) 2. 第 1 講:生成式 AI 是什麼?(2024 年 2 月 24 日) 3. 第 2 講:今日的生成式人工智慧厲害在哪裡?從「工具」變為「工具人」(2024 年 3 月 3 日) 4. 第 3 講:訓練不了人工智慧?你可以訓練你自己—神奇咒語與提供更多資訊(2024 年 3 月 3 日) 5. 第 4 講:訓練不了人工智慧?你可以訓練你自己—拆解問題與使用工具(2024 年 3 月 10 日) 6. 待更新…… 第 0 讲:课程说明 1. 知道: 有能力自己开发 何时需要自己开发 何时可以用现成的人工智能 2. 目标: 了解生成式 AI 背后的原理和更多可能性,作为您成为魔术师的开始 体验用生成式 AI 打造应用 体验训练自己的生成式 AI 模型 负面体验 花时间:大模型是以周为单位来训练 结果不可以控制:养花养小动物 3. 影响模型能力的指标很多,但是常规会看参数的量级来评估,量级指数级增长,FOMO,这就是的立场来源 2019 年 GPT2.0 15b 参数 2024 年 GPT3.5 70b 参数
2025-02-06
我想要从头学习AI 请帮我提供学习方案
以下是为您提供的从头学习 AI 的学习方案: 一、了解 AI 基本概念 1. 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。 2. 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 1. 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。 2. 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。同时,建议您掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 四、实践和尝试 1. 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。 2. 在知识库中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,并激发对 AI 潜力的认识。 六、中学生学习 AI 的补充建议 1. 从编程语言入手学习,如 Python、JavaScript 等,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 AI 工具和平台,如 ChatGPT、Midjourney 等,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,包括基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等,以及在教育、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,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态,关注权威媒体和学者,思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 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。
2025-01-24
在中国国内,AI编程最好的解决方案
在中国国内,以下是一些关于 AI 编程的较好解决方案: 1. 字节发布的全新 AI IDE:Trae。它具有免费无限量使用 Claude 的特点,但目前存在一些小问题,如无法及时调整 Prompt 模块等,不过随着产品的快速迭代有望得到修复。其官网为:https://www.trae.ai/ 。 2. MCP 理念:工具应适应 AI 的认知方式,让 AI 理解要做的事,然后自主寻找合适的工具和方法,而非按固定步骤执行。 3. 中国的一些模型在 LMSYS 排行榜上表现优异,如 DeepSeek、零一万物、知谱 AI 和阿里巴巴开发的模型,在数学和编程方面有出色表现。中国模型更注重计算效率,以弥补 GPU 访问限制,并有效利用资源。例如 DeepSeek 在推理过程中通过多头隐式注意力减少内存需求,改进 MoE 架构;零一万物更关注数据集建设。
2025-01-22
方案一生成的数字人效果怎么样
生成数字人的效果因使用的工具和方法而异。以下是一些常见的情况: 在剪映中生成数字人: 打开“数字人”选项,选择免费且适合的形象,如“婉婉青春”,软件会播放其声音,可判断是否需要,点击“添加数字人”将其添加到视频中,剪映会根据提供的内容生成对应音视频并添加到轨道中。左下角会提示渲染完成时间,可点击预览按钮查看效果。 腾讯的 MimicMotion 项目: 效果显著优于阿里,支持面部特征和唇形同步,不仅用于跳舞视频,也可应用于数字人。其优化包括基于置信度的姿态引导机制确保视频连贯流畅、基于姿态置信度的区域损失放大技术减少图像扭曲变形、创新的渐进式融合策略实现任意长度视频生成。项目地址:https://github.com/tencent/MimicMotion 节点地址:https://github.com/AIFSH/ComfyUIMimicMotion 此外,还有适合小白用户的开源数字人工具,如: 特点:一键安装包,无需配置环境,简单易用。 功能:生成数字人视频,支持语音合成和声音克隆,操作界面中英文可选。 系统兼容:支持 Windows、Linux、macOS。 模型支持:MuseTalk(文本到语音)、CosyVoice(语音克隆)。 使用步骤:下载 8G+3G 语音模型包,启动模型即可。 GitHub: 官网:
2025-01-21
我是一位外贸业务员,我想用AI帮助到我提升业务能力,业务业绩,请给我一些方案
很抱歉,您提供的内容与您作为外贸业务员利用 AI 提升业务能力和业绩的需求不相关,无法为您提供有效的方案。一般来说,您可以利用 AI 工具进行以下操作来提升业务: 1. 利用自然语言处理的 AI 工具,对客户的邮件和咨询进行快速准确的理解和回复,提高沟通效率和质量。 2. 借助 AI 数据分析工具,深入挖掘市场数据和客户行为数据,以便更精准地定位目标客户和市场需求。 3. 使用 AI 驱动的翻译工具,确保与国际客户的交流准确无误,消除语言障碍。 4. 利用 AI 预测模型,对市场趋势和销售情况进行预测,从而优化库存管理和销售策略。
2025-01-21
AI 做产品渲染图的工具和企业内落地使用的流程和方案是什么
以下是关于 AI 做产品渲染图的工具和企业内落地使用的流程和方案的相关内容: 工具: 等工具可帮助品牌创建引人注目的产品照片。 可制作用于电子邮件或社交媒体的营销材料。 可以编写经过 SEO 优化的产品描述。 企业内落地使用流程和方案: 1. 市场分析:利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况,处理大量数据,快速识别关键信息,如受欢迎的产品、价格区间、销量等。 2. 关键词优化:借助 AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词,优化产品标题和描述,提高搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计:使用 AI 设计工具,根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成:运用 AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案,提高转化率。 5. 图像识别和优化:通过 AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片,更好地展示产品特点。 6. 价格策略:利用 AI 分析不同价格点对销量的影响,制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析:借助 AI 分析客户评价和反馈,了解客户需求,优化产品和服务。 8. 个性化推荐:依靠 AI 根据用户的购买历史和偏好提供个性化的产品推荐,增加销售额。 9. 聊天机器人:采用 AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 的客户服务,解答疑问,提高客户满意度。 10. 营销活动分析:使用 AI 分析不同营销活动的效果,了解哪些活动更能吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理:依靠 AI 帮助预测需求,优化库存管理,减少积压和缺货情况。 12. 支付和交易优化:利用 AI 分析不同的支付方式对交易成功率的影响,优化支付流程。 13. 社交媒体营销:借助 AI 在社交媒体上找到目标客户群体,通过精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销:运用 AI 分析观众行为,优化直播和视频内容,提高观众参与度和转化率。
2025-01-17
我想从普通的功能型产品经理转变为AI应用产品经理,应该怎么进阶,需要掌握什么能力?
要从普通的功能型产品经理转变为 AI 应用产品经理,可以从以下几个方面进阶并掌握相应能力: 一、不同阶段的能力要求 1. 入门级 能通过 WaytoAGI 等开源网站或一些课程了解 AI 的概念。 使用 AI 产品并尝试动手实践应用搭建。 2. 研究级 技术研究路径或商业化研究路径。 对某一领域有认知,能根据需求场景选择解决方案。 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 有一些成功落地应用的案例,产生商业化价值。 二、AI 产品经理与传统互联网产品经理层级对应 传统互联网产品经理层级: 1. 负责功能模块与执行细节。 2. 负责整体系统与产品架构。 3. 熟悉行业竞争格局与商业运营策略。 三、AI 产品经理需掌握的能力 1. 懂得技术框架,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。 2. 理解产品核心技术,了解基本的机器学习算法原理,做出更合理的产品决策。 3. 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。 4. 评估技术可行性,在产品规划阶段做出更准确的判断。 5. 把握产品发展方向,了解算法前沿。 6. 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。 7. 具备数据分析能力,很多 AI 算法都涉及到数据处理和分析。 四、其他能力 1. 语言学能力,锻炼语言表述能力,更精准地用语言描述问题。 2. 业务理解和 AI 嵌入能力,找到业务中需要应用大模型的场景,将业务和大模型算法结合,理解模型在业务中的边界。 3. 维度转换能力,将各种问题、业务数据转化为语言描述,将通用模块问题转化为通用问题模块。 总之,AI 产品经理要关注场景、痛点、价值,不断提升自身能力,以适应市场需求。
2025-02-06
我是IT产品和项目经理,如何通过学习成为AI产品经理
要从 IT 产品和项目经理转变为 AI 产品经理,可以参考以下步骤: 1. 入门级:通过 WaytoAGI 等开源网站或相关课程了解 AI 概念,使用 AI 产品并动手实践应用搭建。 2. 研究级: 技术研究路径:对某一领域有认知,能根据需求场景选择解决方案,利用 Hugging face 等工具手搓出一些 AI 应用来验证想法。 商业化研究路径:熟悉传统互联网偏功能实现和偏商业运营的产品经理工作,最好能将两者结合。 3. 落地应用级:积累成功落地应用的案例,产生商业化价值。 AI 产品经理的岗位技能要求包括: 1. 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 ChatGPT、Llama、Claude 等 AI 工具的使用及原理,并具有实际应用经验。 3. 熟练掌握 ChatGPT、Midjourney 等 AI 工具的使用及原理。 4. 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。 5. 了解并熟悉 Prompt Engineering,包括常见的 Prompt 优化策略(例如 CoT、Fewshot 等)。 6. 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。 7. 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。 8. 对 AI 技术与算法领域抱有强烈的好奇心,并能付诸实践。 9. 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。 10. 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。 11. 具有一定的编程基础,熟练使用 Python、Git 等工具。 总结来说,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。同时,要关注场景、痛点、价值。
2025-02-02
AI产品经理学习资料
以下是为您提供的 AI 产品经理学习资料: 一、AI 市场与 AI 产品经理分析 (一)入门级 能通过 WaytoAGI 等开源网站或一些课程了解 AI 的概念,使用 AI 产品并尝试动手实践应用搭建。对应的画像可能是喜欢听小宇宙 APP 的播客或浏览 AI 相关的文章。 (二)研究级 有两个路径,一个是技术研究路径,一个是商业化研究路径。对应传统互联网偏功能实现的产品经理和偏商业运营的产品经理,最好是同一个人。这个阶段对应的画像可能是对某一领域有认知,可以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。 (三)落地应用 这一阶段的画像就是有一些成功落地应用的案例,如产生商业化价值。对应传统互联网 PM 也有三个层级: 1. 负责功能模块与执行细节。 2. 负责整体系统与产品架构。 3. 熟悉行业竞争格局与商业运营策略。 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 是工具和手段,产品经理要关注的还是场景、痛点、价值。 二、学习笔记:AI for everyone 吴恩达 (一)在企业中建构人工智能 1. 案例研究:智能扬声器 探测到触发词或唤醒词。 语音识别。 意图识别。 执行相关程序。 智能音箱面临需要对每一个用户提出的需求进行单独的程序编写导致花费大量资金教育客户的困境。 2. 案例研究:自动驾驶汽车 汽车检测,使用监督学习,识别前方车辆不仅需要前置摄像头,还包括后置与两侧的摄像头或者传感器,如雷达与激光雷达。 行人检测,使用相似的传感器与技术。 运动规划,规划行车路径,输出驾驶路径,速度。如匀速行驶在道路上或避开道路边停靠的车辆。 (二)人工智能团队的角色示例 1. 软件工程师,如智能音箱中的软件编程工作,团队中 50%以上的占比。 2. 机械学习工程师,创建 AB 的映射,或创建其他机械学习算法。搜集汽车图片,位置的数据,训练神经网络或深度学习算法,不断迭代,确保准确的输出。 3. 机械学习研究员,负责开发机械学习的前沿技术。可能需要发表论文,或专注于研究。 4. 应用机械学习科学家,负责学术文献或研究文献中研究前沿技术,并想办法找到技术解决面临的问题。 5. 数据科学家,检测数据并分析数据背后的意义,向团队成员与负责人展示数据分析得出的结论。 6. 数据工程师,整理数据,确保数据是安全,易被保存,读取。因为人工智能需要处理的数据极大,自动驾驶汽车每分钟都会制造好几个 GB 的数据。 7. AI 产品经理,帮助决定用 AI 做什么,什么是可行且有价值的。 三、刘海:「AI 提示词工程师」の见解和经验分享 (一)入门第一步:AI 提示词工程师 岗位技能要求: 1. 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 ChatGPT、Llama、Claude 等 AI 工具的使用及原理,并具有实际应用经验。 3. 熟练掌握 ChatGPT、Midjourney 等 AI 工具的使用及原理。 4. 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。 5. 了解并熟悉 Prompt Engineering,包括常见的 Prompt 优化策略(例如 CoT、Fewshot 等)。 6. 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。 7. 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。 8. 对 AI 技术与算法领域抱有强烈的好奇心,并能付诸实践。 9. 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。 10. 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。 11. 具有一定的编程基础,熟练使用 Python、Git 等工具。 观察上面的岗位需求,其实公司并不是需要一个 prompt 工程师,而是一个 AI 互联网产品经理。产品经理的工作内容(仅作参考):
2025-01-26
给我写一段AI产品经理板块的介绍,一小段话,用于在公司内部的科技论坛上
在公司内部的科技论坛上,为您介绍 AI 产品经理板块: AI 产品经理可大致分为三个层级: 1. 入门级:能通过 WaytoAGI 等开源网站或课程了解 AI 概念,使用 AI 产品并动手实践应用搭建。 2. 研究级:有技术研究和商业化研究两条路径,能根据需求场景选择解决方案,或利用 Hugging face 等工具验证想法。 3. 落地应用级:有成功落地应用案例并产生商业化价值。 传统互联网 PM 也有类似的三个层级: 1. 负责功能模块与执行细节。 2. 负责整体系统与产品架构。 3. 熟悉行业竞争格局与商业运营策略。 对 AI 产品经理的要求是懂得技术框架,关注场景、痛点和价值。同时,为您列举一些岗位技能要求,如本科及以上学历,计算机科学等相关专业背景,熟悉多种 AI 工具的使用及原理,具备创新思维等。我们身边也有相关案例,如枫 share、行远等都是从事相关工作的产品经理。
2025-01-23
什么AI产品适合ERP系统的产品经理提升工作效率使用?
以下是一些适合 ERP 系统产品经理提升工作效率的 AI 产品: 1. 产品:产品经理如何用 ChatGPT 能够使用 GPT 解决性能差和历史数据存档的问题,最终的 SQL 执行时间从 4200 秒缩短到 8 秒,效率提升了 520 倍,复杂度降低了 6 倍,同时还能保存所有的历史数据,报表可以秒开。 链接:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/KzFpwfMPviMJPJkFyTVcEEWFneg?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99 2. 产品:产品经理的流程优化 探讨了 AI 对产品经理工作流程的改变,普遍认为 AI 能帮助做一些琐碎的事情,有效率提升,但比较有限。 链接:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/F6F1wbGN7iTp9akVWqHcubOhnqe?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99 3. 运营:腾讯运营如何用 ChatGPT 认为 AI 技术的发展会对职业形态产生影响,ChatGPT 应被视为日常工作的辅助工具。 链接:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AlTlwOU0oi08sSkCU7gciINxng8?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99 4. 三等奖作品:帮助企业快速建立产品智能客服体系 通过用户意图识别、知识库检索答案、AI 大模型总结输出答案、多轮对话沟通、对话分析打标、自动更新知识库 FAQ 以及客服效果分析,提供全面的 AI 客服解决方案,提高 AI 客服回答的准确率,降低企业商用 AI 客服的门槛。 链接:https://www.coze.cn/store/agent/7435703161304252450?bid=6ehlp53p81g14&bot_id=true 、https://www.coze.cn/store/agent/7437176474702463016?bid=6ehlohji09g0q&bot_id=true 5. ERP 高智版:扣子销售订单管理大师 为中小型消费品企业提供销售订单管理,智能识别和提取销售订单信息,存储至飞书多维表格,有助于降低企业销售订单管理的时间和人力成本,同时省去了昂贵的 ERP 系统购买费用。 链接:https://www.coze.cn/s/iAEuTYLc/ 6. Designbuddy:AI 帮你分析你的设计 作为 Figma 插件,提供对 UI 设计的深入反馈,涵盖布局、颜色、排版、可访问性的结构化评论,并为每个类别分配客观评分,有助于识别 UI 设计中经常被忽视的缺陷。 链接:https://designbuddy.net/ 7. AI Employe:GPT4V 驱动的浏览器自动化工具 开源、由 GPT4 视觉驱动,旨在自动化浏览器环境中的复杂任务,可以自动执行需要类人智能的任务,如理解电子邮件、收据和发票,并将数据从电子邮件传输到 CRM/ERP 系统。 链接:https://aiemploye.c
2025-01-22
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