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AI浪潮下的產(chǎn)品經(jīng)理能力重塑

課程編號(hào):64428

課程價(jià)格:¥18000/天

課程時(shí)長(zhǎng):1 天

課程人氣:32

行業(yè)類(lèi)別:不限行業(yè)     

專(zhuān)業(yè)類(lèi)別:人工智能 

授課講師:陸堯

  • 課程說(shuō)明
  • 講師介紹
  • 選擇同類(lèi)課
【培訓(xùn)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

【培訓(xùn)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。

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(mén)協(xié)作
AI賦能的新協(xié)作機(jī)制
有關(guān)AI的有效跨部門(mén)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(lài)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(mén)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(mài)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
 

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