2.1 算法全景图：产品经理必须要懂的技术以及边界
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一张产品经理看得懂的算法全景图： 产品经理需要理解算法的分类和应用场景，包括监督学习、无监督学习、强化学习等，并了解它们在实际业务中的应用。全景图应包括算法的类型、用途和业务影响。
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产品经理必须要懂哪些的算法，要懂到什么程度： 产品经理需要了解常用算法的实现逻辑和应用场景，至少要知道算法能做什么、不能做什么，以便在与算法工程师协作时能够减少沟通成本，并能同频沟通。
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产品经理需要掌握的算法相关概念和专业名词： 包括但不限于准确率、召回率、F1分数、ROC曲线、混淆矩阵等，这些概念有助于产品经理在评估模型性能时与技术团队进行有效沟通。
2.2 产品经理必须要懂的 AI 技术
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产品经理听得懂的AI技术： 产品经理需要理解AI技术的基本原理和应用，包括机器学习、深度学习、神经网络等，并能够将这些技术与实际业务问题相联系。
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回归问题的算法与应用场景： 回归算法用于预测连续值，如房价预测、股票价格分析等。常用的回归算法包括线性回归、决策树回归等。
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分类问题的算法与应用场景： 分类算法用于预测离散标签，如垃圾邮件检测、疾病诊断等。常用的分类算法包括逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机等。
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聚类问题的算法与应用场景： 聚类算法用于将数据分组，如市场细分、社交网络分析等。常用的聚类算法包括K-means、层次聚类等。
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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？： 评估AI模型时，产品经理需要关注模型的准确性、泛化能力、训练和推理时间、资源消耗等。常用的评估指标包括精确度、召回率、F1分数等。
2.3 实战：基于传统 AI 设计个性化推荐产品
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接需求：接到需求之后，该怎么思考？： 产品经理需要从业务目标、用户需求、技术可行性等多个角度思考需求，并确定项目的范围和优先级。
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PRD 产出：传统 AI 项目如何编写 PRD： 编写产品需求文档时，需要包括项目的背景、目标、功能需求、性能需求、用户体验设计，并考虑到AI技术的特殊要求。
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提需求：算法做什么，工程做什么？： 产品经理需要明确算法团队和工程团队的职责划分，确保算法设计和工程实现的协调一致。
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上线：需求评审之后，产品经理还要做什么？： 需求评审后，产品经理需要参与测试、监控产品性能、收集用户反馈，并根据反馈进行产品迭代。
2.4 产品经理必须要懂的 AIGC 技术
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产品经理听得懂的 AIGC 技术： 产品经理需要理解AIGC技术的核心原理，如Transformer、BERT、GPT系列模型，并能够将这些技术应用于产品开发中。
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Transformer：大模型的底层原理： Transformer模型通过自注意力机制处理序列数据，是许多现代AIGC技术的基石。
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BERT：预训练语言模型领域的重要模型： BERT模型通过预训练大量文本数据，能够理解语言的上下文含义，对NLP任务有重要意义。
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GPT 系列模型：从 GPT-1 到 GPT-4： GPT系列模型通过不断迭代，模型规模和能力逐渐增强，对文本生成任务有显著影响。
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一个通用类大模型的训练全过程：Pretraining & SFT & RLHF： 大模型的训练包括预训练、微调（SFT）以及可能的强化学习（RLHF）阶段，产品经理需要了解这些过程以更好地管理项目。
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常用文本大模型技术：GPT4、LLaMa、Skylark、百川： 产品经理需要掌握这些主流文本模型的特点和应用场景，以便在产品设计中做出合适的技术选型。
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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： 产品经理需要了解这些计算机视觉算法的基本原理和应用，以便在视觉相关的产品中做出合理的技术决策。
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常用图像大模型技术：Stable Diffusion、CLIP、DALL-E： 这些模型在图像生成和理解领域有广泛应用，产品经理需要了解它们的能力和限制。
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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？： 评估AIGC模型时，除了传统的性能指标外，产品经理还需要关注模型的创造性、多样性、以及生成内容的合规性。AIGC模型的评估更侧重于内容的质量和适用性。
2.5 实战：基于大模型设计个性化推荐产品
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接需求：为什么要做？能不能做，可以怎么做？： 产品经理在接到需求时，需要评估需求的必要性、可行性，并探索实现需求的不同方法和技术路径。
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PRD 产出：传统 AIGC 项目如何编写 PRD： 编写产品需求文档时，需要详细描述产品的功能、性能要求、用户体验设计，并考虑到AIGC技术的特殊要求。
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提需求：如何给算法提需求，工程要做哪些改动： 产品经理需要与算法团队紧密合作，明确算法需求，并与工程团队协调，确保技术实现与产品目标一致。
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上线：大模型产品怎么验收？： 大模型产品的验收需要包括功能测试、性能测试、用户体验测试，以及模型生成内容的合规性测试。
