西安哪里做網(wǎng)站,鞋廠網(wǎng)站模板,企業(yè)展廳策劃公司,帝國cms手機(jī)網(wǎng)站制作最后提醒一次#xff01;AI 產(chǎn)品經(jīng)理要背熟這四類業(yè)務(wù)題 在當(dāng)今數(shù)字化浪潮中#xff0c;AI 技術(shù)的迅猛發(fā)展正重塑著各個(gè)行業(yè)#xff0c;產(chǎn)品管理領(lǐng)域也不例外。作為 AI 產(chǎn)品經(jīng)理#xff0c;不僅要具備敏銳的市場洞察力和出色的產(chǎn)品設(shè)計(jì)能力#xff0c;還需對 AI 技術(shù)有深入…最后提醒一次AI 產(chǎn)品經(jīng)理要背熟這四類業(yè)務(wù)題在當(dāng)今數(shù)字化浪潮中AI 技術(shù)的迅猛發(fā)展正重塑著各個(gè)行業(yè)產(chǎn)品管理領(lǐng)域也不例外。作為 AI 產(chǎn)品經(jīng)理不僅要具備敏銳的市場洞察力和出色的產(chǎn)品設(shè)計(jì)能力還需對 AI 技術(shù)有深入的理解和掌握。今天我們就來盤點(diǎn)四類 AI 產(chǎn)品經(jīng)理常見的業(yè)務(wù)題助力你在面試或?qū)嶋H工作中脫穎而出。一、產(chǎn)品理解篇Q1AI 產(chǎn)品的核心三要素是什么AI 產(chǎn)品的核心三要素為數(shù)據(jù)、算法和算力。數(shù)據(jù)是 AI 的基石為模型訓(xùn)練提供必要的信息數(shù)據(jù)的質(zhì)量和規(guī)模直接影響模型性能算法是 AI 的大腦決定了模型如何學(xué)習(xí)和做出決策不同算法適用于不同場景算力則是驅(qū)動(dòng)力強(qiáng)大的計(jì)算能力支持?jǐn)?shù)據(jù)處理和算法運(yùn)行實(shí)現(xiàn)高效的模型訓(xùn)練與推理。Q2什么是 AI 產(chǎn)品的 “數(shù)據(jù)閉環(huán)”Data Flywheel“數(shù)據(jù)閉環(huán)” 指的是在 AI 產(chǎn)品中產(chǎn)品產(chǎn)生的數(shù)據(jù)能夠回流到模型訓(xùn)練環(huán)節(jié)不斷優(yōu)化模型優(yōu)化后的模型又能提升產(chǎn)品性能產(chǎn)生更多優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)如此循環(huán)往復(fù)形成一個(gè)良性的反饋循環(huán)。以智能推薦系統(tǒng)為例用戶對推薦內(nèi)容的點(diǎn)擊、瀏覽等行為數(shù)據(jù)被收集用于訓(xùn)練推薦模型使推薦更精準(zhǔn)進(jìn)而用戶與產(chǎn)品的交互更多產(chǎn)生更多數(shù)據(jù)持續(xù)優(yōu)化推薦效果。Q3AI 產(chǎn)品經(jīng)理和傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理的核心區(qū)別傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理主要通過市場調(diào)研、用戶反饋等方式洞察用戶顯性需求以功能為導(dǎo)向進(jìn)行產(chǎn)品設(shè)計(jì)工作重心多在解決連接問題面向消費(fèi)者居多對技術(shù)細(xì)節(jié)了解相對較少。而 AI 產(chǎn)品經(jīng)理借助大數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)算法挖掘用戶潛在需求產(chǎn)品設(shè)計(jì)以智能為導(dǎo)向注重產(chǎn)品的自主學(xué)習(xí)與持續(xù)進(jìn)化工作重點(diǎn)在于提升效率目前多面向企業(yè)級應(yīng)用需具備扎實(shí)的機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)知識儲(chǔ)備以便更好地與技術(shù)團(tuán)隊(duì)協(xié)作確保產(chǎn)品可行性與性能。Q4如何定義 AI 產(chǎn)品的 MVP最小可行產(chǎn)品AI 產(chǎn)品的 MVP 是用最快、最簡明的方式建立的一個(gè)可用產(chǎn)品原型它聚焦于滿足用戶的核心需求通常以 “20% 的功能解決 80% 的問題” 為目標(biāo)用于驗(yàn)證市場需求和初步商業(yè)模式。在 AI 領(lǐng)域構(gòu)建 MVP 時(shí)數(shù)據(jù)是關(guān)鍵要素之一需明確訓(xùn)練模型所需的數(shù)據(jù)資產(chǎn)、數(shù)據(jù)是否充足及數(shù)據(jù)的專有性等。例如一個(gè)智能客服的 MVP應(yīng)能準(zhǔn)確識別常見問題并給出基本回答同時(shí)具備收集用戶反饋數(shù)據(jù)的能力為后續(xù)模型優(yōu)化做準(zhǔn)備。Q5AI 產(chǎn)品的冷啟動(dòng)Cold Start問題如何解決可以采用數(shù)據(jù)合成、遷移學(xué)習(xí)、專家標(biāo)注、與第三方合作等方式。數(shù)據(jù)合成是通過算法生成模擬數(shù)據(jù)用于初始訓(xùn)練遷移學(xué)習(xí)則利用在其他相關(guān)任務(wù)上預(yù)訓(xùn)練好的模型微調(diào)后應(yīng)用于當(dāng)前產(chǎn)品專家標(biāo)注是邀請領(lǐng)域?qū)＜覍ι倭繑?shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注以此啟動(dòng)模型訓(xùn)練與第三方合作獲取其已有的相關(guān)數(shù)據(jù)或模型快速搭建初始可用的產(chǎn)品之后再通過產(chǎn)品自身產(chǎn)生的數(shù)據(jù)逐步優(yōu)化。Q6為什么 AI 產(chǎn)品需要持續(xù)迭代模型隨著時(shí)間推移和用戶使用新的數(shù)據(jù)不斷產(chǎn)生數(shù)據(jù)分布可能發(fā)生變化如用戶行為模式改變、新的業(yè)務(wù)場景出現(xiàn)原模型可能不再適應(yīng)同時(shí)行業(yè)技術(shù)不斷進(jìn)步新的算法和優(yōu)化方法持續(xù)涌現(xiàn)。持續(xù)迭代模型能讓 AI 產(chǎn)品適應(yīng)數(shù)據(jù)變化、提升性能更好地滿足用戶需求保持產(chǎn)品競爭力。例如圖像識別產(chǎn)品隨著新的圖像類型出現(xiàn)只有持續(xù)迭代模型才能準(zhǔn)確識別各類圖像。二、技術(shù)認(rèn)知篇Q7機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練、驗(yàn)證、測試集的作用訓(xùn)練集用于訓(xùn)練模型讓模型學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的特征和模式構(gòu)建預(yù)測或分類規(guī)則驗(yàn)證集在訓(xùn)練過程中調(diào)整模型超參數(shù)、防止過擬合評估模型在未見過數(shù)據(jù)上的性能選擇最優(yōu)模型版本測試集訓(xùn)練完成后對最終模型進(jìn)行全面評估給出真實(shí)應(yīng)用場景下的性能指標(biāo)如準(zhǔn)確率、召回率確保模型的泛化能力和可靠性。Q8什么是 A/B 測試如何設(shè)計(jì) AI 產(chǎn)品的 A/B 實(shí)驗(yàn)A/B 測試是將用戶隨機(jī)分為兩組分別展示不同版本A 版、B 版的產(chǎn)品/功能通過對比兩組用戶的行為數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)指標(biāo)評估版本優(yōu)劣。AI 產(chǎn)品 A/B 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)步驟明確實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)確定關(guān)鍵指標(biāo)如轉(zhuǎn)化率、用戶滿意度隨機(jī)劃分實(shí)驗(yàn)組與對照組保證用戶特征相似對兩組應(yīng)用不同 AI 策略如不同模型版本、推薦算法收集數(shù)據(jù)并分析差異的統(tǒng)計(jì)學(xué)意義確定更優(yōu)方案。Q9模型準(zhǔn)確率Accuracy和召回率Recall哪個(gè)更重要取決于具體業(yè)務(wù)場景召回率優(yōu)先場景錯(cuò)誤判斷代價(jià)極高時(shí)如醫(yī)療診斷需盡可能找出所有真正正樣本如患病案例減少漏診準(zhǔn)確率優(yōu)先場景精確篩選要求高時(shí)如垃圾郵件過濾需確保判定為正樣本垃圾郵件的確實(shí)是目標(biāo)減少誤判避免正常郵件被攔截。Q10什么是特征工程Feature Engineering特征工程是將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為模型可高效利用的特征的過程核心包括三部分特征提取從原始數(shù)據(jù)中抽取出有意義的特征如從圖像中提取顏色、紋理特征選擇篩選對模型最有幫助的特征去除冗余/無關(guān)特征提升模型效率特征構(gòu)建基于原始特征通過組合、變換如歸一化、離散化創(chuàng)造新特征更好地描述數(shù)據(jù)和解決問題。Q11為什么 AI 產(chǎn)品需要監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)漂移Data Drift數(shù)據(jù)漂移指輸入數(shù)據(jù)的分布隨時(shí)間發(fā)生變化。若不監(jiān)控模型訓(xùn)練時(shí)基于舊數(shù)據(jù)分布實(shí)際應(yīng)用中數(shù)據(jù)分布改變會(huì)導(dǎo)致模型性能大幅下降。例如金融風(fēng)險(xiǎn)評估模型市場環(huán)境變化可能導(dǎo)致用戶信用數(shù)據(jù)分布改變?nèi)粑醇皶r(shí)處理數(shù)據(jù)漂移模型風(fēng)險(xiǎn)評估準(zhǔn)確性會(huì)降低可能給金融機(jī)構(gòu)帶來損失。Q12如何評估 AI 模型的業(yè)務(wù)價(jià)值從四方面量化評估業(yè)務(wù)指標(biāo)提升如推薦系統(tǒng)優(yōu)化后用戶點(diǎn)擊率、轉(zhuǎn)化率的增長成本節(jié)約如智能客服上線后人工客服成本的降低3用戶體驗(yàn)改善如搜索模型優(yōu)化后用戶搜索滿意度提升新業(yè)務(wù)機(jī)會(huì)如圖像識別模型助力企業(yè)開拓圖像檢測新業(yè)務(wù)。三、業(yè)務(wù)場景篇Q13設(shè)計(jì)一個(gè)智能客服產(chǎn)品的核心模塊意圖識別模塊用自然語言處理技術(shù)理解用戶問題意圖分類問題類型知識庫模塊存儲(chǔ)常見問題及答案分通用/企業(yè)特定庫為回答提供數(shù)據(jù)支持對話管理模塊管理對話流程如多輪對話引導(dǎo)、狀態(tài)跟蹤回答生成模塊基于意圖識別結(jié)果和知識庫生成回答無匹配答案時(shí)用生成式模型生成近似回復(fù)用戶反饋模塊收集用戶對回答的評價(jià)用于優(yōu)化模型和知識庫。Q14如何優(yōu)化推薦系統(tǒng)的用戶體驗(yàn)提升精準(zhǔn)度用多源數(shù)據(jù)刻畫用戶畫像結(jié)合深度學(xué)習(xí)算法優(yōu)化推薦模型豐富多樣性避免單一類型推薦減少用戶審美疲勞場景化推薦根據(jù)用戶時(shí)間段如通勤、休息、使用場景調(diào)整推薦內(nèi)容增加透明度提供推薦解釋如“基于您之前瀏覽的商品”實(shí)時(shí)反饋調(diào)整根據(jù)用戶點(diǎn)擊、收藏、刪除等行為動(dòng)態(tài)優(yōu)化推薦策略。Q15如果模型準(zhǔn)確率很高但用戶不滿意怎么分析需求匹配問題模型預(yù)測結(jié)果與用戶真實(shí)需求偏差如推薦“高銷量商品”但用戶需要“個(gè)性化小眾商品”需重新審視需求分析用戶體驗(yàn)問題產(chǎn)品界面不友好、交互復(fù)雜即使模型準(zhǔn)確也影響使用感受極端場景覆蓋不足模型在特殊場景如邊緣案例表現(xiàn)差而用戶恰好遇到數(shù)據(jù)偏差訓(xùn)練數(shù)據(jù)未覆蓋所有用戶群體/場景導(dǎo)致部分用戶適應(yīng)性差。Q16如何設(shè)計(jì) AI 產(chǎn)品的用戶反饋機(jī)制便捷反饋入口在產(chǎn)品界面設(shè)置明顯按鈕/鏈接方便用戶隨時(shí)反饋多樣反饋方式支持文本輸入、星級評分、反饋類型選擇如“回答不準(zhǔn)確”“功能不好用”行為數(shù)據(jù)輔助收集用戶操作步驟、停留時(shí)間等行為數(shù)據(jù)補(bǔ)充反饋信息反饋分類管理對反饋打標(biāo)簽如“模型問題”“體驗(yàn)問題”便于統(tǒng)計(jì)分析閉環(huán)響應(yīng)及時(shí)告知用戶“反饋已收到”有效反饋需跟進(jìn)處理并同步結(jié)果。Q17AI 產(chǎn)品如何平衡自動(dòng)化與人工干預(yù)場景分層常規(guī)標(biāo)準(zhǔn)化場景如常見問題客服優(yōu)先自動(dòng)化提升效率復(fù)雜/高風(fēng)險(xiǎn)場景如醫(yī)療診斷、大額金融決策保留人工干預(yù)確保準(zhǔn)確性監(jiān)控切換機(jī)制自動(dòng)化處理出現(xiàn)異常如模型準(zhǔn)確率驟降時(shí)自動(dòng)切換至人工處理動(dòng)態(tài)優(yōu)化通過用戶反饋和數(shù)據(jù)迭代逐步擴(kuò)大自動(dòng)化范圍調(diào)整平衡點(diǎn)。Q18如何向非技術(shù)背景的老板解釋 AI 產(chǎn)品的技術(shù)限制用“生活化比喻實(shí)際案例”說明比喻把 AI 模型比作“學(xué)生”數(shù)據(jù)是“教材”——若教材不全面、過時(shí)學(xué)生模型就會(huì)學(xué)錯(cuò)模型能力有邊界就像人記不住所有知識AI 也處理不了訓(xùn)練范圍外的問題案例“咱們的圖像識別產(chǎn)品在強(qiáng)光下識別準(zhǔn)確率低就像人在逆光下看不清東西這是當(dāng)前技術(shù)在特殊環(huán)境下的限制需要后續(xù)優(yōu)化數(shù)據(jù)和模型。”四、工程落地篇Q19模型部署Model Serving的常見方式云部署借助 AWS、騰訊云等云平臺靈活調(diào)整資源適合需求波動(dòng)大的場景容器化部署將模型及依賴打包成容器用 Kubernetes 管理可移植性、擴(kuò)展性強(qiáng)邊緣部署將模型部署在邊緣設(shè)備如智能攝像頭、工業(yè)傳感器減少數(shù)據(jù)傳輸延遲適合實(shí)時(shí)性要求高的場景。Q20什么是模型版本控制Model Versioning對模型開發(fā)過程中不同版本的管理與追蹤記錄每個(gè)版本的訓(xùn)練數(shù)據(jù)、超參數(shù)、評估指標(biāo)等信息支持版本回溯、性能對比確保開發(fā)過程可重復(fù)、可管理同時(shí)便于生產(chǎn)環(huán)境中模型的平穩(wěn)升級與切換。Q21如何優(yōu)化 AI 產(chǎn)品的推理速度模型優(yōu)化采用輕量級架構(gòu)如 MobileNet、模型剪枝去除冗余神經(jīng)元、模型量化高精度轉(zhuǎn)低精度硬件升級使用 GPU 加速計(jì)算或采用分布式推理多節(jié)點(diǎn)并行處理算法與框架優(yōu)化選擇高效推理框架如 TensorRT優(yōu)化代碼執(zhí)行效率。Q22什么是模型量化Quantization對產(chǎn)品有什么影響模型量化是將模型中高精度數(shù)據(jù)類型如 32 位浮點(diǎn)數(shù)轉(zhuǎn)換為低精度如 8 位整數(shù)的過程。影響積極減少模型存儲(chǔ)占用、降低內(nèi)存需求、提升數(shù)據(jù)傳輸效率在支持低精度計(jì)算的硬件上可加快推理速度消極數(shù)據(jù)精度降低可能導(dǎo)致模型準(zhǔn)確率少量損失可通過優(yōu)化策略控制在可接受范圍。Q23如何管理 AI 產(chǎn)品的數(shù)據(jù)隱私合規(guī)如 GDPR數(shù)據(jù)最小化只收集與產(chǎn)品功能直接相關(guān)的數(shù)據(jù)透明授權(quán)明確告知用戶數(shù)據(jù)使用方式、存儲(chǔ)期限獲取用戶明確同意安全防護(hù)對數(shù)據(jù)加密存儲(chǔ)與傳輸建立權(quán)限管理機(jī)制僅授權(quán)人員可訪問定期審計(jì)核查數(shù)據(jù)處理流程是否合規(guī)應(yīng)急響應(yīng)發(fā)生數(shù)據(jù)泄露時(shí)按法規(guī)要求通知相關(guān)方并采取補(bǔ)救措施。Q24如何評估 AI 產(chǎn)品的計(jì)算資源成本確定資源類型明確需用到的 CPU、GPU、內(nèi)存、存儲(chǔ)等資源調(diào)研資源價(jià)格了解云平臺或本地部署的資源單價(jià)如 GPU 每小時(shí)費(fèi)用估算資源用量根據(jù)模型復(fù)雜度、數(shù)據(jù)量、推理/訓(xùn)練頻率計(jì)算資源使用時(shí)長/存儲(chǔ)空間如訓(xùn)練需 100 GPU 小時(shí)計(jì)算總成本資源用量 × 單價(jià)同時(shí)考慮資源利用率利用率低需優(yōu)化配置降低成本。五、商業(yè)與倫理篇Q25AI 產(chǎn)品的商業(yè)模式有哪些如 SaaS、API 收費(fèi)SaaS 模式用戶訂閱使用按期限/用量付費(fèi)如智能辦公 AI 工具API 收費(fèi)模式開放 AI 功能接口如圖像識別 API按調(diào)用次數(shù)/數(shù)據(jù)量收費(fèi)定制開發(fā)模式按企業(yè)需求開發(fā)專屬 AI 產(chǎn)品收一次性開發(fā)費(fèi)后續(xù)維護(hù)費(fèi)數(shù)據(jù)售賣模式整理有價(jià)值數(shù)據(jù)如行業(yè)用戶行為數(shù)據(jù)出售給企業(yè)用于模型訓(xùn)練廣告模式在 AI 產(chǎn)品中展示廣告按展示量/點(diǎn)擊量盈利。Q26如何制定 AI 產(chǎn)品的定價(jià)策略成本導(dǎo)向覆蓋研發(fā)、算力、數(shù)據(jù)處理等成本確保盈利空間市場導(dǎo)向分析競品價(jià)格與市場需求——需求旺、競品少則可溢價(jià)反之需低價(jià)競爭價(jià)值導(dǎo)向按產(chǎn)品為用戶創(chuàng)造的價(jià)值定價(jià)如降本 100 萬的 AI 工具可定價(jià) 20-30 萬分層定價(jià)設(shè)計(jì)不同功能套餐基礎(chǔ)版、專業(yè)版滿足不同用戶群體需求。Q27AI 倫理AI Ethics對產(chǎn)品設(shè)計(jì)的影響公平性避免算法偏見如招聘 AI 不能歧視特定性別、種族隱私保護(hù)合規(guī)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)收集/使用流程不泄露用戶隱私透明度向用戶解釋 AI 決策依據(jù)如貸款拒絕原因增強(qiáng)信任安全性防止 AI 被惡意利用如避免生成有害內(nèi)容社會(huì)責(zé)任確保產(chǎn)品對社會(huì)產(chǎn)生積極影響如教育 AI 助力公平教育。Q28如何避免 AI 產(chǎn)品中的算法偏見Bias數(shù)據(jù)層面確保數(shù)據(jù)來源多樣、無采樣偏差清洗數(shù)據(jù)中的偏見信息模型層面采用公平性約束算法優(yōu)化模型對不同群體的公平性評估層面建立跨群體性能指標(biāo)定期檢測模型在不同群體如不同年齡、地域的表現(xiàn)人工審核關(guān)鍵場景如招聘、信貸加入人工審核糾正偏見結(jié)果。Q29AI 產(chǎn)品如何應(yīng)對監(jiān)管政策變化動(dòng)態(tài)跟蹤建立政策監(jiān)測機(jī)制及時(shí)了解行業(yè)監(jiān)管更新合規(guī)設(shè)計(jì)產(chǎn)品開發(fā)初期納入合規(guī)要求如數(shù)據(jù)隱私、算法透明定期自查對產(chǎn)品進(jìn)行合規(guī)審查發(fā)現(xiàn)問題及時(shí)整改主動(dòng)溝通與監(jiān)管部門保持交流參與行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)制定提前調(diào)整產(chǎn)品策略。Q30如何衡量 AI 產(chǎn)品的 ROI投資回報(bào)率計(jì)算總投資成本包括研發(fā)投入、人力成本、算力采購、市場推廣費(fèi)用量化收益成本節(jié)約如人工替代帶來的費(fèi)用減少收入增長如新業(yè)務(wù)拓展、用戶復(fù)購提升計(jì)算 ROI周期內(nèi)總收益 - 總投資成本÷ 總投資成本 × 100%示例某 AI 產(chǎn)品投資 100 萬1 年節(jié)約成本 50 萬、新增收入 30 萬則 ROI 5030-100÷100 -20%需優(yōu)化產(chǎn)品提升收益。普通人如何抓住AI大模型的風(fēng)口領(lǐng)取方式在文末為什么要學(xué)習(xí)大模型目前AI大模型的技術(shù)崗位與能力培養(yǎng)隨著人工智能技術(shù)的迅速發(fā)展和應(yīng)用 大模型作為其中的重要組成部分 正逐漸成為推動(dòng)人工智能發(fā)展的重要引擎 。大模型以其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和模式識別能力 廣泛應(yīng)用于自然語言處理 、計(jì)算機(jī)視覺 、 智能推薦等領(lǐng)域 為各行各業(yè)帶來了革命性的改變和機(jī)遇 。目前開源人工智能大模型已應(yīng)用于醫(yī)療、政務(wù)、法律、汽車、娛樂、金融、互聯(lián)網(wǎng)、教育、制造業(yè)、企業(yè)服務(wù)等多個(gè)場景其中應(yīng)用于金融、企業(yè)服務(wù)、制造業(yè)和法律領(lǐng)域的大模型在本次調(diào)研中占比超過30%。隨著AI大模型技術(shù)的迅速發(fā)展相關(guān)崗位的需求也日益增加。大模型產(chǎn)業(yè)鏈催生了一批高薪新職業(yè)人工智能大潮已來不加入就可能被淘汰。如果你是技術(shù)人尤其是互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)者現(xiàn)在就開始學(xué)習(xí)AI大模型技術(shù)真的是給你的人生一個(gè)重要建議最后只要你真心想學(xué)習(xí)AI大模型技術(shù)這份精心整理的學(xué)習(xí)資料我愿意無償分享給你但是想學(xué)技術(shù)去亂搞的人別來找我在當(dāng)前這個(gè)人工智能高速發(fā)展的時(shí)代AI大模型正在深刻改變各行各業(yè)。我國對高水平AI人才的需求也日益增長真正懂技術(shù)、能落地的人才依舊緊缺。我也希望通過這份資料能夠幫助更多有志于AI領(lǐng)域的朋友入門并深入學(xué)習(xí)。真誠無償分享vx掃描下方二維碼即可加上后會(huì)一個(gè)個(gè)給大家發(fā)大模型全套學(xué)習(xí)資料展示自我們與MoPaaS魔泊云合作以來我們不斷打磨課程體系與技術(shù)內(nèi)容在細(xì)節(jié)上精益求精同時(shí)在技術(shù)層面也新增了許多前沿且實(shí)用的內(nèi)容力求為大家?guī)砀到y(tǒng)、更實(shí)戰(zhàn)、更落地的大模型學(xué)習(xí)體驗(yàn)。希望這份系統(tǒng)、實(shí)用的大模型學(xué)習(xí)路徑能夠幫助你從零入門進(jìn)階到實(shí)戰(zhàn)真正掌握AI時(shí)代的核心技能01教學(xué)內(nèi)容從零到精通完整閉環(huán)【基礎(chǔ)理論 →RAG開發(fā) → Agent設(shè)計(jì) → 模型微調(diào)與私有化部署調(diào)→熱門技術(shù)】5大模塊內(nèi)容比傳統(tǒng)教材更貼近企業(yè)實(shí)戰(zhàn)大量真實(shí)項(xiàng)目案例帶你親自上手搞數(shù)據(jù)清洗、模型調(diào)優(yōu)這些硬核操作把課本知識變成真本事?02適學(xué)人群應(yīng)屆畢業(yè)生?無工作經(jīng)驗(yàn)但想要系統(tǒng)學(xué)習(xí)AI大模型技術(shù)期待通過實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目掌握核心技術(shù)。零基礎(chǔ)轉(zhuǎn)型?非技術(shù)背景但關(guān)注AI應(yīng)用場景計(jì)劃通過低代碼工具實(shí)現(xiàn)“AI行業(yè)”跨界?。業(yè)務(wù)賦能突破瓶頸傳統(tǒng)開發(fā)者Java/前端等學(xué)習(xí)Transformer架構(gòu)與LangChain框架向AI全棧工程師轉(zhuǎn)型?。vx掃描下方二維碼即可本教程比較珍貴僅限大家自行學(xué)習(xí)不要傳播更嚴(yán)禁商用03入門到進(jìn)階學(xué)習(xí)路線圖大模型學(xué)習(xí)路線圖整體分為5個(gè)大的階段04視頻和書籍PDF合集從0到掌握主流大模型技術(shù)視頻教程涵蓋模型訓(xùn)練、微調(diào)、RAG、LangChain、Agent開發(fā)等實(shí)戰(zhàn)方向新手必備的大模型學(xué)習(xí)PDF書單來了全是硬核知識幫你少走彎路不吹牛真有用05行業(yè)報(bào)告白皮書合集收集70報(bào)告與白皮書了解行業(yè)最新動(dòng)態(tài)0690份面試題/經(jīng)驗(yàn)AI大模型崗位面試經(jīng)驗(yàn)總結(jié)誰學(xué)技術(shù)不是為了賺$呢找個(gè)好的崗位很重要07 deepseek部署包技巧大全由于篇幅有限只展示部分資料并且還在持續(xù)更新中…真誠無償分享vx掃描下方二維碼即可加上后會(huì)一個(gè)個(gè)給大家發(fā)