基础篇（课时 2 ）
AIGC 行业视角
AIGC 的行业发展演进：传统模型/深度学习/大模型
AIGC 的产品设计演进：AI Embedded / AI Copilot / AI Agen
AIGC 的行业产业全景图
AIGC 的产品应用全景图
AIGC 职业视角
AI 产品经理/ AIGC 产品经理的典型岗位分析
AI 产品经理/ AIGC 产品经理的能力模型解析
AIGC 产品经理的能力图谱
AIGC 项目视角
AIGC 应用项目开发全流程是什么样的？和传统 AI 应用有哪些不同？
通过一个案例拆解 AI 项目的完整流程
通过一个案例拆解 AIGC 项目的完整流程
产品经理在 AI 和 AIGC 项目中扮演的角色是什么
算法篇（课时 6 ）
算法全景图：产品经理必须要懂的技术以及边界
一张产品经理看得懂的算法全景图
产品经理必须要懂哪些的算法，要懂到什么程度
产品经理需要掌握的算法相关概念和专业名词
产品经理必须要懂的 AI 技术
产品经理听得懂的AI技术
回归问题的算法与应用场景
分类问题的算法与应用场景
聚类问题的算法与应用场景
怎么评估一个 AI 模型的好坏？
产品经理评估 AI 模型需要关注哪些指标？
模型性能评估
模型稳定性评估
实战：基于传统 AI 设计个性化推荐产品
接需求：接到需求之后，该怎么思考？
PRD 产出：传统 AI 项目如何编写 PRD
提需求：算法做什么，工程做什么？
上线：需求评审之后，产品经理还要做什么？
产品经理必须要懂的 AIGC 技术
产品经理听得懂的 AIGC 技术
Transformer：大模型的底层原理
BERT：预训练语言模型领域的重要模型
GPT 系列模型：从 GPT-1 到 GPT-4
一个通用类大模型的训练全过程：Pretraining & SFT & RLHF
常用文本大模型技术：GPT4、LLaMa、Skylark、百川
CV 算法盘点：图像分类、目标检测、图像分割、多模态检索、OCR、3D点云
常用图像大模型技术：Stable Diffusion、CLIP、DALL-E
怎么评估一个 AIGC 模型的好坏？
产品经理评估 AIGC 模型和 AI 模型的区别是什么？
产品经理评估 AIGC 模型需要关注哪些指标？
实战：基于大模型设计个性化推荐产品
接需求：为什么要做？能不能做，可以怎么做？
PRD 产出：传统 AIGC 项目如何编写 PRD
提需求：如何给算法提需求，工程要做哪些改动
上线：大模型产品怎么验收？
技能篇（课时 8 ）
Prompt / PE 工程
什么是 Prompt，什么是好的 Prompt？
Prompt 基础：设计原则与结构框架
Prompt 进阶：思维链（CoT）与思维树（ToT）
Prompt 实战：实际应用场景中如何应用 Prompt
RAG
什么是 RAG，RAG 解决什么问题？
RAG 基础：词嵌入 Embedding，RAG 流程
RAG 进阶：知识库搭建：文档预处理、向量数据库、向量检索算法
RAG 实战：实际应用场景中如何应用 RAG
Single Agent / Multi-Agent
大模型应用 = 数据/PE + 算法/通用大模型 + 算力/GPU + 平台/大模型精调平台
工欲善其事，必先利其器，先讲讲 Agent Studio 大模型开发平台
从 Copilot 到 Agent（agent 概念，原理，和 Copilot 的对比）
coze 和他的变量，Function Calling，知识库，数据库，工作流
Single-Agent vs Multi-Agent
如何写好 Multi-Agent
AIGC 文生图/图生图
CV 算法和 AIGC 生图工具的应用场景分析
Stable Diffusion 生图的过程精讲
实战：Stable Diffusion 的 LoRA 模型使用
实战：使用自己的数据集做 Stable Diffusion 的 LoRA 模型微调
实战：基于 ComfyUI 精准控制图像生成
用 Coze 手搓一个智能体
实战1：用 coze 搭建一个单智能体（入门）
扣子是什么，可以做什么
5分钟搭建一个最简单的bot
prompt：bot 的身份和目标
插件：引入外部能力
知识库：知识与记忆能力
工作流： bot应该按什么流程处理信息
实战2：用 coze 搓一个多智能体（进阶）
切换到多 Agent 模式
配置和添加节点
调试与发布：发布到飞书与微信的bot
项目篇（课时 8 ）
一个 AIGC 应用类产品全流程 SOP 是什么样的
产品经理做设计的全流程整体介绍
全流程剖析详解
模型设计：大模型驱动下的产品方案
模型选型
数据工程
PE 工程
WorkFlow 编排
模型对齐：让大模型对齐业务场景——FineTune & RAG
本小节将从痛点分析、目标指标、达成路径、达成效果几个角度来展开课程，比如痛点分析（产品经理为什么要学习大模型微调？解决什么问题），目标指标（学习到什么程度？如何衡量）...
产品经理为什么要学习大模型对齐，对齐手段有哪些？
产品经理需要了解哪些微调技术？
产品经理在微调阶段需要配合做的事情
模型构建：大模型应用构建的几种路径
工程化
Agent-Workflow
LangChain
模型评测：把控模型质量——构建产品经理区别外行的护城河
本小节将从痛点分析、目标指标、达成路径、达成效果几个角度来展开课程，比如痛点分析（产品经理为什么要做 AIGC 的能力评测？），目标指标（做评测的目的是什么？）...
产品经理为什么要做 AIGC 大模型应用评测？
AIGC 大模型应用的评测包括哪些？通用评测，场景化评测，安全策略？
如何建设一套适合业务场景的 AIGC 大模型应用的评测体系
模型提升：产品上线后的持续迭代
本小节将从痛点分析、目标指标、达成路径、达成效果几个角度来展开课程，比如痛点分析（产品经理为什么要做 AIGC 的内容质量管理？），目标指标（做内容质量管理的目的是什么？）...
产品经理为什么要做 AIGC 大模型应用的内容质量管理？
上线后的 AIGC 大模型应用的监控怎么做？
设计一套 AIGC 内容质量管理体系，持续跟踪监控线上 AIGC 应用的内容质量，诊断问题，分析数据，优化大模型训练流程，做到 AIGC 应用的不断迭代
实战篇（课时 10 ）
如何做 AIGC 应用类产品方案设计
在 “AIGC +产品” 中，产品经理有没有可参考的 AIGC 产品应用设计模型，可以指导产品经理落地应用
大模型项目分析和常见的 AIGC 项目类型
如何判断业务场景是否适用大模型
如何评估大模型方案，包括技术路径选型，实现成本...
AIGC 要获取哪些数据
如何做技术预研
如何与技术同学沟通协作
产品 PRD 文档撰写
RAG 产品实战：“企业问答知识库”和“智能客服”产品设计实战
项目背景：
通过智能客服产品，带领大家完整体验一个 AIGC 产品的建设全流程。
项目内容：
对比传统 AI 智能客服机器人，掌握如何一步一步通过 Prompt、RAG 等技术，提升客服机器人能力。实现一个 AIGC 智能客服。
知识点：
Prompt：Prompt 工程设计，掌握 Prompt 的编写、调优、评测和应用
RAG：产品经理如何使用 RAG，以及如何对 RAG 的召回结果进行评估，评估指标有哪些
Embedding：词嵌入 Embedding 是什么，从关键词搜索转为向量搜索，如何选型向量数据库和检索算子
知识库：如何设计知识库
评估：为保证客服机器人满足上线标准，产品如何评估客服机器人
安全性：客服机器人生产内容的把控
Agent 产品实战：类钉钉/飞书的个人助理 Bot 产品设计实战
项目背景：
钉钉/飞书个人助理，是目前比较容易切入，且后续可应用场景比较广泛的 AIGC 项目，通过该项目可以帮助大家从 0-1 创建个人助理
项目内容：
个人助理竞品分析，产品定位，通过 RAG 实现个人助理的知识储备，Function Call 和自定义 Function 帮助用户快速解决业务问题。
知识点：
AI Copilot 模式：掌握 AI Copilot 模式的产品设计理念的落地方案
意图识别：业务领域数据微调，通过多轮对话实现意图识别
Function Calling：让大模型使用工具，扩展自己的能力
知识库：具备业务知识(壁垒)，分析回答业务问题
报表化总结：报表化内容生成和反馈
多模态产品实战：智能生成图片/视频的营销创意类产品工具设计实战
项目背景：
市场上 Midjourney，Stable Diffusion 等图像生成工具的优势在于可以生成很真实的图片，但劣势在于受控性差。通过打造一款受控性强的图像生成平台，解决以上问题。同时帮助大家理解，文生图原理以及实际产品应用。
项目内容：
文生图平台竞品分析，产品的差异点与用户痛点分析。Prompt 智能语义分析，以及文生图相关算法
知识点：
Prompt 智能语义分析，优化 Prompt 描述，生成更符合用户意图的图像。
Stable Diffusion：文生图模型，精准可控，SD 可控图像生成
LoRA 模型的训练：SD 的 LoRA模型和微调
ComfyUI：ComfyUI 的产品化应用
相关图像类大模型：相关图像检测、分类的大模型
平台类产品实战：Agent 智能体生产平台产品设计实战，让业务人员在线构建场景大模型
这里直播你更了解平台而且讲了几个案例了也可以答疑
项目背景：
利用 AIGC 的能力，释放算法生产力，只通过业务人员+平台模式，实现模型精调评估，快速对其和产出场景大模型。
项目内容：
场景大模型生产平台定位，产品同学将业务需求拆解、转化成机器可理解的自然语言等描述，通过算法工具基于小样本的方式微调模型，实现产品同学自行构建场景大模型，即时评估效果、并进行策略应用，让模型和人的价值观对齐、认知对齐，从而达到复制人的能力，全程无算法工程师参与。
知识点：
Few-shot learning
对齐引擎的设计：提示词 prompt-engineering、模型微调 finetune、强化训练 RLHF
对齐工具：微调finetune工具、benchmark工具、蒸馏工具、数据生产工具、案例库、Prompt&规则库
面试篇（课时 6 ）
AIGC 产品经理面试
AIGC产品经理招聘现状与趋势
AIGC产品经理简历撰写和注意事项
AIGC产品经理高频面试题解析：面试官的目的，回答思路，回答样例
AIGC产品经理1V1面试模拟
谈offer和选offer，哪些公司更值得去，哪些要避雷
AIGC 产品经理职场提升
如何与领导同频沟通，拉齐与领导的认知
接手AIGC探索型项目，如何破局
AIGC时代，产品经理的持续提升
技术快速发展，作为AIGC产品经理，如何快速跟上这个时代，有哪些网站可以关注
总结
这篇文章系统全面地概述了AIGC（人工智能生成内容）行业的各个方面，分为基础篇、算法篇、技能篇、项目篇、实战篇及面试篇六大部分，每部分都深入剖析了相关的重点内容和技能。### 基础篇
**核心内容**：
- **行业发展视角**： 从传统模型发展到深度学习再到大模型，AIGC的产品设计经历了从AI Embedded、AI Copilot到AI Agent的演进。
- **行业与产品全景：** 展示了AIGC的行业产业和产品应用全景图。
- **职业视角：** 分析AI产品经理及AIGC产品经理的典型岗位和能力模型，构建能力图谱。
- **项目视角：** 解读AIGC应用开发流程及其与传统AI项目的差异，通过案例详细拆解AI和AIGC项目的开发流程，并阐述产品经理在其中的角色。
### 算法篇
- **算法全景与边界**： 呈现产品经理需了解的算法全景图及其必知概念。
- **AI与AIGC技术**： 从回归、分类、聚类问题等基础算法到Transformer、BERT、GPT等前沿AIGC技术的详细介绍，包括模型评估和性能稳定性评估方法。
- **实战案例**： 展示如何基于传统AI和大模型设计个性化推荐产品的全过程。
### 技能篇
**重点技能**：
- **Prompt & PE工程**： 基础与进阶知识，包括思维链（CoT）和思维树（ToT）的应用，以及实战技巧。
- **RAG（检索增强语言模型）**： 从基础概念到高级知识库搭建，并在实战中应用。
- **Single Agent & Multi-Agent**： 介绍Agent Studio平台、Copilot与Agent的对比，以及Single与Multi-Agent的区别和应用技巧。
- **AIGC文生图/图生图**： 讲解CV算法与AIGC生图工具，Stable Diffusion模型的详细使用与LoRA微调。
- **用Coze搭建智能体**： 从单智能体到多智能体的实战演练。
### 项目篇
**项目全流程**：
- **流程SOP**： 介绍AIGC应用开发的全程SOP。
- **模型设计与对齐**： 从模型选型到数据工程、PE工程、Workflow编排，再到模型对齐（FineTune与RAG）的手段。
- **模型构建与提升**： 探讨工程化、Agent-Workflow、LangChain等多种构建路径，以及模型质量的评测和上线后的持续迭代。
### 实战篇
**实战项目**：
- **产品设计方案**： 如何设计AIGC应用类产品方案，包括评估业务场景、数据获取与技术选型。
- **RAG产品实战**： 通过企业问答知识库和智能客服产品的设计，掌握Prompt、RAG等技术的应用。
- **Agent产品实战**： 以钉钉/飞书个人助理为例，介绍AI Copilot模式、意图识别、Function Calling等应用。
- **多模态产品实战：** 打造智能生成图片/视频的营销创意工具，探讨文生图原理与实战应用。
- **平台类产品实战：** 设计Agent智能体生产平台，实现业务人员自行构建场景大模型的能力。
### 面试篇
**面试准备与职场提升：**
- **面试准备：** 分析AIGC产品经理招聘现状、简历撰写技巧及高频面试题，提供面试模拟和谈offer建议。
- **职场提升：** 分享与领导沟通、破局AIGC探索型项目及持续提升自我的方法和策略，推荐关注的技术网站。
### 总结
这篇文章为AIGC产品经理提供了从基础知识、算法理解、关键技能到项目实战再到面试准备的全方面指导，旨在帮助产品经理快速适应和引领AIGC时代的变革。