AI产品经理必修的技术课程体系

一、技术基础模块 机器学习与深度学习 掌握监督/无监督/强化学习基础（逻辑回归、随机森林、神经网络等） 熟悉主流框架（TensorFlow/PyTorch）及模型训练调优流程 关键算法原理：CNN（图像处理）、RNN/Transformer（序列数据） 自然语言处理（NLP）与计算机视觉 词向量、语义分析、对话系统设计（如智能客服） 图像分类、目标检测、多模态技术（文生图、视频分析） 数据科学与工程 数据清洗、特征工程、SQL/NoSQL数据库操作 数据隐私、伦理及合规性（如GDPR、数据标注规范） 二、产品管理模块 需求分析与设计思维 用户调研方法（问卷、访谈、A/B测试） 产品原型设计（Axure/Figma）、PRD文档撰写 敏捷开发流程（Scrum/Kanban）及项目管理工具（Jira/Trello） AI产品商业化与市场洞察 竞品分析框架（SWOT、商业模式画布） 定价策略、成本模型（Token计费、算力成本） ESG与可持续发展在产品中的应用 三、行业应用模块 典型场景技术方案 推荐系统（协同过滤、图神经网络） 知识图谱构建（实体对齐、三元组存储） 预测性维护（时间序列分析、设备故障预测） 大模型与新兴技术 大模型原理（如ChatGPT、LLaMA）及Token机制设计 模型微调（LoRA/P-tuning）、LangChain应用开发 多模态应用（如文生图、虚拟试衣系统） 四、工具与实战模块 技术工具链 数据分析工具（Excel/Tableau/Power BI） 低代码平台（阿里云PAI、百度千帆大模型平台） 项目实战路径 开源项目参与（GitHub AI项目贡献） 全流程案例：从需求分析→模型部署→迭代优化 五、持续学习与认证 学习资源推荐 书籍：《人工智能：一种现代的方法》《深度学习》 课程：Coursera机器学习（吴恩达）、fast.ai 实战课 认证路径 NPDP（产品经理国际认证） 黄金双证课程（UCPM/UCAM） 建议学习路线：技术基础→产品管理→行业应用→实战项目→认证深化。可参考中的详细规划，结合企业需求动态调整知识结构。