AI产品经理课程：大模型产品经理必学

以下是为AI产品经理（大模型方向） 设计的系统性课程框架，结合行业需求与技术趋势，整合134567等搜索结果的核心知识体系，分为六大模块：

一、大模型基础与技术认知 核心原理与架构 大模型定义、训练逻辑（数据量、计算资源需求）15 涌现机制（参数规模与能力跃迁）5 主流模型对比：GPT、Llama、通义千问、Kimi等3 关键技术模块 语言模型（LLM）生成逻辑与优化5 多模态模型（文本、图像、语音融合）56 模型部署与推理优化（压缩、剪枝技术）6 二、产品设计专项能力 提示词工程（Prompt Engineering） 结构化输出设计（JSON/表格格式化）3 多轮对话控制与上下文管理 工具调用与集成 Function Calling（单工具调用） MCP（多工具包编排）实现复杂任务自动化3 API对接与插件开发实战36 交互设计创新 动态数据收集与模型迭代机制6 降低用户认知负荷的极简前端设计4 三、行业场景与商业化落地 垂直领域解决方案 客服系统（工单分析、情绪识别）1 医疗/金融等高合规场景的私有化部署7 数据驱动闭环构建 行业知识库建设与数据提纯26 非结构化数据（会议记录、日志）的价值挖掘2 变现模式设计 B端服务订阅（如API调用计费） C端增值服务（个性化报告、AI陪伴）1 四、进阶技能与项目管理 技术协作能力 与算法团队沟通微调需求（数据标注、蒸馏方法）67 算力成本评估与资源协调1 全链路产品管理 AI伦理与合规风险管控 敏捷迭代中的效果评估指标（幻觉率、任务完成度） 五、学习路径建议 阶段 周期 重点内容 基础认知 1-2个月 大模型原理、主流工具链入门 核心技能 2-3个月 提示词工程、工具调用、数据体系建设 行业实践 持续进行 赛道深耕（医疗/金融/教育等）+ 商业化闭环设计 课程资源推荐 理论深化：《人工智能：一种现代方法》（基础原理）7 实战项目： 用LangChain构建物流知识库7 阿里云PAI平台开发电商试衣系统7 行业报告：1。。+大模型商业化案例集7 注：以上框架需结合企业数据环境与业务目标动态调整。关键成功要素：早期明确数据可用性（避免“无数据模型”陷阱）2，并通过工具调用释放AI的“动手能力”。