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產(chǎn)品經(jīng)理的AI培訓(xùn)

【課程背景】
“人工智能（AI）的發(fā)展將取代大量人類工作”—埃隆 · 馬斯克。
隨著AI浪潮的掀起，越來(lái)越多的企業(yè)出于降本增效的角度，開(kāi)始考慮企業(yè)智能化的替代方案。同時(shí)，員工也開(kāi)始產(chǎn)生受ai技術(shù)威脅的焦慮。 AI技術(shù)、大語(yǔ)言模型這些時(shí)下正火的概念不僅僅在改變普通人的生活，同樣也在改變著產(chǎn)品經(jīng)理的工作形態(tài)。ai技術(shù)正在重塑產(chǎn)品設(shè)計(jì)用戶體驗(yàn)和商業(yè)模式，對(duì)于產(chǎn)品經(jīng)理來(lái)講，過(guò)去的核心競(jìng)爭(zhēng)力如需求洞察、產(chǎn)品設(shè)計(jì)和增長(zhǎng)策略等，已經(jīng)不足以應(yīng)對(duì)智能時(shí)代的挑戰(zhàn)，Ai能力將成為未來(lái)產(chǎn)品經(jīng)理的核心能力之一。在這個(gè)重塑的過(guò)程中，往往會(huì)遇到這些共性問(wèn)題：
“AI”、“Agent”、“LLM”、“模型”這些概念到底是什么？有什么用？
時(shí)下前沿AI技術(shù)能夠多大程度的取代“我”？
如何平衡“我的工作”與“AI的工作”的關(guān)系？ 
如何正確“指揮”AI為我服務(wù)？
如何高效“駕馭”AI提高生產(chǎn)力？
本課程基于產(chǎn)品經(jīng)理的全周期角色定位、技能需求和工作流程，結(jié)合大量最前沿AI技術(shù)，系統(tǒng)論述AI時(shí)代產(chǎn)品經(jīng)理的生存策略與能力重塑，厘清過(guò)程中的關(guān)鍵點(diǎn)與風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，有效提升產(chǎn)品經(jīng)理對(duì)于AI賦能的全局認(rèn)知和實(shí)戰(zhàn)能力。

【課程收益】
掌握時(shí)下前沿AI技術(shù)在產(chǎn)品領(lǐng)域應(yīng)用的全景認(rèn)知。
全面理解AI技術(shù)如何改變產(chǎn)品經(jīng)理的角色定位、技能需求和工作流程。
明確不同AI技術(shù)的側(cè)重點(diǎn)，掌握看如何針對(duì)全產(chǎn)品生命周期各環(huán)節(jié)適配AI工具，并高質(zhì)量完成任務(wù)。
明確AI時(shí)代產(chǎn)品經(jīng)理需要掌握的8項(xiàng)關(guān)鍵技能。
掌握DeepSeek、Qwen、訊飛星火等主流大語(yǔ)言模型及其衍生家族的使用和部署。
掌握AI工具在產(chǎn)品設(shè)計(jì)中的6個(gè)主要應(yīng)用場(chǎng)景。
明確AI時(shí)代產(chǎn)品需求分析方法論的演變。
實(shí)戰(zhàn)AI workflow的構(gòu)建和應(yīng)用。

【課程對(duì)象】
產(chǎn)品負(fù)責(zé)人、產(chǎn)品經(jīng)理、項(xiàng)目經(jīng)理、產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)人員

【課程大綱】
一、認(rèn)知破壁： AI是威脅還是超導(dǎo)體？
1、建立時(shí)下AI技術(shù)認(rèn)知
從AI到LLM – AI、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、大模型之間是什么關(guān)系？
AI養(yǎng)成 – 多跟AI說(shuō)話可以訓(xùn)練大模型，讓它“成長(zhǎng)”嗎？
焦慮本質(zhì) – AI替代人力危機(jī) vs 不會(huì)用AI被淘汰危機(jī)
認(rèn)知重構(gòu)實(shí)驗(yàn)：5分鐘生成互動(dòng)式行業(yè)趨勢(shì)報(bào)告
工具：四種工具實(shí)操對(duì)比
2、產(chǎn)品經(jīng)理角色定位的顛覆性轉(zhuǎn)變
思維模式迭代
能力要求躍遷
價(jià)值創(chuàng)造重構(gòu)
小組演練：反向推導(dǎo)產(chǎn)品邊界-用AI生成“最糟糕的產(chǎn)品方案”
二、技能重塑：AI時(shí)代產(chǎn)品經(jīng)理需要掌握哪些關(guān)鍵技能？
1、AI和機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
AI的基本原理與應(yīng)用場(chǎng)景
AI技術(shù)賦能產(chǎn)品全生命周期
小組討論：我用AI技術(shù)協(xié)助處理過(guò)什么問(wèn)題？效果如何？
2、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策
從“單核”用戶思維到“雙核”用戶思維+數(shù)據(jù)思維
從海量信息中提取價(jià)值信息
小組演練：使用AI進(jìn)行“需求煉金”
3、用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)
AI工作的可解釋性與透明度
結(jié)合用戶需求與AI功能
小組演練：使用AI進(jìn)行用戶行為分析
4．跨部門協(xié)作
AI賦能的新協(xié)作機(jī)制
有關(guān)AI的有效跨部門溝通
小組演練：使用AI生成產(chǎn)品上線任務(wù)列表
5、敏捷開(kāi)發(fā)和項(xiàng)目管理
AI賦能的迭代開(kāi)發(fā)模式
貫穿項(xiàng)目全程的AI+模式
小組演練：使用AI構(gòu)建“項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別”工作流，生成《風(fēng)險(xiǎn)報(bào)告》
6、商業(yè)思維和市場(chǎng)洞察
商業(yè)敏感度的AI+升級(jí)
全自動(dòng)追蹤下的市場(chǎng)洞察
小組演練：使用AI工具追蹤競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手與行業(yè)動(dòng)態(tài)
7、技術(shù)素養(yǎng)
數(shù)據(jù)清洗和處理基礎(chǔ)
模型訓(xùn)練與評(píng)估基礎(chǔ)
8、AI倫理
數(shù)據(jù)隱私與公平等倫理問(wèn)題
算法偏見(jiàn)等新型問(wèn)題
案例討論：AIGC的版權(quán)歸屬問(wèn)題
三、智能革命：如何高效“駕馭”人工智能，而非被人工智能“指揮”？
1、AI技術(shù)對(duì)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)流程的影響
加速產(chǎn)品開(kāi)發(fā)周期
提升設(shè)計(jì)創(chuàng)新新性
優(yōu)化決策與洞察
增強(qiáng)用戶體驗(yàn)
課堂討論：有哪些工作希望AI來(lái)完成？目前是否可行？
2、AI工具在產(chǎn)品設(shè)計(jì)中的應(yīng)用場(chǎng)景
創(chuàng)意生成與設(shè)計(jì)優(yōu)化
自動(dòng)化原型生成
用戶行為預(yù)測(cè)
數(shù)據(jù)分析與反饋
個(gè)性化設(shè)計(jì)
虛擬測(cè)試與迭代
3、AI時(shí)代產(chǎn)品經(jīng)理面臨的典型挑戰(zhàn)
技術(shù)迭代速度
過(guò)度依賴AI
數(shù)據(jù)質(zhì)量和隱私
倫理問(wèn)題
案例討論：推理模型幫助解決大語(yǔ)言模型倫理問(wèn)題的方式與局限
四、范式轉(zhuǎn)移：AI時(shí)代產(chǎn)品需求分析方法論的演變？
1、需求分析的重新定義與簡(jiǎn)化
簡(jiǎn)化產(chǎn)品邏輯
降低學(xué)習(xí)成本
用戶畫(huà)像與行為路徑
課堂練習(xí)：使用AI生成用戶畫(huà)像，并分析目標(biāo)用戶的典型行為路徑.
2、量化與動(dòng)態(tài)化需求分析的興起
AI驅(qū)動(dòng)的預(yù)測(cè)模型生成動(dòng)態(tài)需求預(yù)測(cè)
基于用戶數(shù)據(jù)的量化需求分析
3、AI技術(shù)賦能需求分析的多維度能力
NLP（自然語(yǔ)言處理）與機(jī)器學(xué)習(xí)算法
多模態(tài)的實(shí)用意義
4、從功能到非功能需求的全面關(guān)注
算法透明度與數(shù)據(jù)安全
小組演練：通過(guò)AI Agent量化分析用戶數(shù)據(jù)，并預(yù)測(cè)需求變化
五、AI實(shí)戰(zhàn)：0門檻招聘一名產(chǎn)品經(jīng)理AI副駕駛
1、國(guó)內(nèi)主流模型選型
幾大主流模型橫向?qū)Ρ?br /> Docker容器與Ollama
2、Agent與Workflow
Anythingllm搭建隱私本地知識(shí)庫(kù)問(wèn)答
Workflow體驗(yàn)：字節(jié)Coze搭建Agent Workflow
工具演練：使用智能體工作流從產(chǎn)品介紹中提取賣點(diǎn)
六、課程總結(jié)與回顧
1、主要知識(shí)點(diǎn)回顧
2、學(xué)員反饋與答疑

產(chǎn)品經(jīng)理的AI培訓(xùn)