美國的麻省理工學(xué)院（Massachusetts Institute of Technology）專門負責科技成果轉(zhuǎn)化商用的部門研究表明：

每一塊錢的科研投入，需要100塊錢與之配套的投資（人、財、物），才能把思想轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品，這樣的情況還是在不考慮產(chǎn)品是否被市場認可的前提下。

1:100，就是科學(xué)家的專利到產(chǎn)品落地的距離，在人工智能時代下的產(chǎn)品，恐怕會比1:100有更懸殊的比例，主要因為當前人工智能領(lǐng)域的一些技術(shù)瓶頸，例如：

1. 近些年發(fā)展迅速的深度學(xué)習(xí)（deep learning）在應(yīng)用的時候?qū)τ诩夹g(shù)人員的經(jīng)驗依賴性依然很強，調(diào)參、收集數(shù)據(jù)、架構(gòu)設(shè)計等沒有通識的普遍規(guī)律，黑盒下的操作還是占很大比例。

2. 對于人工智能的認知障礙，盡管我們當前已經(jīng)在圖像識別、人臉識別、語音識別，自然語言處理、翻譯及自動駕駛方面都有巨大的技術(shù)飛躍，并不乏商用化非常成功的案例，但是對于每個技術(shù)背后的原理，知識體系往往存在著斷層，很多過程我們是無法用語言或圖像描述出來的。

算法可視化就是當前很多人工智能領(lǐng)域的公司很苦惱的問題，例如當一個新的應(yīng)用到機器學(xué)習(xí)技術(shù)的產(chǎn)品問世時，用戶如果抱著懷疑的態(tài)度糾結(jié)這其中的原理，可能連設(shè)計者都無法用任何方式將內(nèi)在的原理可視化給用戶看。往往人工智能甚至都不需要設(shè)計者充分了解內(nèi)部的機理就能產(chǎn)生意想不到的效果。

基于以上的技術(shù)瓶頸，AI產(chǎn)品經(jīng)理的水平?jīng)Q定了技術(shù)到產(chǎn)品化的距離，對于AI技術(shù)商用化難度、資金投入、時間周期的判斷往往需要大量的實踐經(jīng)驗。

人人都是產(chǎn)品經(jīng)理的時代已經(jīng)過去了，對技術(shù)一竅不通的產(chǎn)品經(jīng)理即將在3-5年內(nèi)被淘汰，如果公司有外行指導(dǎo)內(nèi)行干活的情況，在人工智能領(lǐng)域一樣會被淘汰。

就連美國職業(yè)籃球聯(lián)賽（NBA）達拉斯小牛隊的擁有者Mark Cuban都說：

Artificial Intelligence, deep learning, machine learning?—?whatever you’re doing if you don’t understand it?—?learn it. Because otherwise you’re going to be a dinosaur within 3 years.

譯文：

人工智能，深度學(xué)習(xí)，機器學(xué)習(xí)-不管你做什么，如果你對這些都不懂，那就趕緊去學(xué)。因為如果你不學(xué)你一定會落伍。

學(xué)習(xí)AI知識前的熱身

學(xué)習(xí)AI知識前，首先要了解當今世界上的幾種人工智能商業(yè)派系，看看你屬于或想進入哪個陣營中，因為不同的商業(yè)公司中，對于AI產(chǎn)品經(jīng)理的要求不同。

當前在世界范圍內(nèi)，人工智能公司（主要針對創(chuàng)業(yè)公司）主要分為三個陣營：

研究核心技術(shù)的AI公司（Core AI Companies）核心人工智能，主要針對人工智能基礎(chǔ)設(shè)施的搭建：

核心人工智能公司應(yīng)用人工智能公司（Application AI Companies）：通常的表現(xiàn)形式是提供一種基礎(chǔ)功能，客戶可以通過調(diào)用封裝好的API進行對自身產(chǎn)品的武裝或填充，而無需自己研究基礎(chǔ)功能。

因為往往對于一些中小公司而言，擁有的數(shù)據(jù)量有限，無法通過機器學(xué)習(xí)技術(shù)完成對每一個基礎(chǔ)功能的建模和應(yīng)用部署，因此需要借助這樣公司提供的開放API能力，然后自身做垂直應(yīng)用。

以上就是三個主流陣營的介紹，其中：核心人工智能公司往往對產(chǎn)品經(jīng)理在技術(shù)層面要求最高，應(yīng)用人工智能其次，行業(yè)垂直應(yīng)用人工智能公司是對產(chǎn)品經(jīng)理的業(yè)務(wù)深度或行業(yè)理解深度要求最高。

通過以上分析，你應(yīng)該找到自己當前的定位了。

怎么衡量“懂技術(shù)” ？

無論你是三個陣營中的哪個，你的技術(shù)知識，應(yīng)該幫助你回答下面幾個問題：

人工智能技術(shù)可能會給你的產(chǎn)品帶來多大價值？因為產(chǎn)品永遠是需求驅(qū)動，而非技術(shù)驅(qū)動。別忘了，再前沿的技術(shù)，從理論到產(chǎn)品落地是有巨大投入的。

從技術(shù)角度，將人工智能技術(shù)應(yīng)用到你的產(chǎn)品中需要哪些資源或準備？例如需要更多的數(shù)據(jù)，更完善的算法模型？盡管很難量化這樣的需求，你還是要盡可能的掌握更多信息去做判斷。

從技術(shù)角度識別人工智能領(lǐng)域中的哪些理論已經(jīng)有了最佳實踐，即需要判斷技術(shù)的成熟度。

當你在將AI技術(shù)應(yīng)用到產(chǎn)品中時，你應(yīng)該能夠給出答案：

識別人工智能帶來的價值是否真的被客戶認可？這樣的技術(shù)真的比傳統(tǒng)技術(shù)更好嗎？你需要多長時間或多少樣例數(shù)據(jù)來驗證你的人工智能產(chǎn)品已經(jīng)站住腳了？

一旦產(chǎn)品上線后的效果沒有預(yù)期好，你是否有備用計劃？

任何一個機器學(xué)習(xí)功能的上線都需要占用研發(fā)80%或更多的時間來完成對數(shù)據(jù)的準備（機器學(xué)習(xí)對數(shù)據(jù)的準備更占用時間），你是否已經(jīng)和研發(fā)部門充分溝通并達成一致？

寫在最后

當下，人工智能AI產(chǎn)品經(jīng)理這一塊不失為一個好的發(fā)展方向嗎，如果你想要快速入局卻又找不到方法，那么在這里我為大家總結(jié)了一套系統(tǒng)的學(xué)習(xí)方法，方便大家成型的學(xué)習(xí)，有需要的朋友可以掃描下方二維碼，免費獲取更多相關(guān)學(xué)習(xí)資料。

如何系統(tǒng)的去學(xué)習(xí)大模型LLM ？

作為一名熱心腸的互聯(lián)網(wǎng)老兵，我意識到有很多經(jīng)驗和知識值得分享給大家，也可以通過我們的能力和經(jīng)驗解答大家在人工智能學(xué)習(xí)中的很多困惑，所以在工作繁忙的情況下還是堅持各種整理和分享。

但苦于知識傳播途徑有限，很多互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)朋友無法獲得正確的資料得到學(xué)習(xí)提升，故此將并將重要的 AI大模型資料 包括AI大模型入門學(xué)習(xí)思維導(dǎo)圖、精品AI大模型學(xué)習(xí)書籍手冊、視頻教程、實戰(zhàn)學(xué)習(xí)等錄播視頻免費分享出來。

😝有需要的小伙伴，可以V掃描下方二維碼免費領(lǐng)取🆓

一、全套AGI大模型學(xué)習(xí)路線

AI大模型時代的學(xué)習(xí)之旅：從基礎(chǔ)到前沿，掌握人工智能的核心技能！

二、640套AI大模型報告合集

這套包含640份報告的合集，涵蓋了AI大模型的理論研究、技術(shù)實現(xiàn)、行業(yè)應(yīng)用等多個方面。無論您是科研人員、工程師，還是對AI大模型感興趣的愛好者，這套報告合集都將為您提供寶貴的信息和啟示。

三、AI大模型經(jīng)典PDF籍

隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，AI大模型已經(jīng)成為了當今科技領(lǐng)域的一大熱點。這些大型預(yù)訓(xùn)練模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其強大的語言理解和生成能力，正在改變我們對人工智能的認識。 那以下這些PDF籍就是非常不錯的學(xué)習(xí)資源。

四、AI大模型商業(yè)化落地方案

階段1：AI大模型時代的基礎(chǔ)理解

• 目標：了解AI大模型的基本概念、發(fā)展歷程和核心原理。
• 內(nèi)容：
  • L1.1 人工智能簡述與大模型起源
  • L1.2 大模型與通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的發(fā)展歷程
  • L1.4 模型工程
  • L1.4.1 知識大模型
  • L1.4.2 生產(chǎn)大模型
  • L1.4.3 模型工程方法論
  • L1.4.4 模型工程實踐
  • L1.5 GPT應(yīng)用案例

階段2：AI大模型API應(yīng)用開發(fā)工程

• 目標：掌握AI大模型API的使用和開發(fā)，以及相關(guān)的編程技能。
• 內(nèi)容：
  • L2.1 API接口
  • L2.1.1 OpenAI API接口
  • L2.1.2 Python接口接入
  • L2.1.3 BOT工具類框架
  • L2.1.4 代碼示例
  • L2.2 Prompt框架
  • L2.2.1 什么是Prompt
  • L2.2.2 Prompt框架應(yīng)用現(xiàn)狀
  • L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
  • L2.2.4 Prompt框架與Thought
  • L2.2.5 Prompt框架與提示詞
  • L2.3 流水線工程
  • L2.3.1 流水線工程的概念
  • L2.3.2 流水線工程的優(yōu)點
  • L2.3.3 流水線工程的應(yīng)用
  • L2.4 總結(jié)與展望

階段3：AI大模型應(yīng)用架構(gòu)實踐

• 目標：深入理解AI大模型的應(yīng)用架構(gòu)，并能夠進行私有化部署。
• 內(nèi)容：
  • L3.1 Agent模型框架
  • L3.1.1 Agent模型框架的設(shè)計理念
  • L3.1.2 Agent模型框架的核心組件
  • L3.1.3 Agent模型框架的實現(xiàn)細節(jié)
  • L3.2 MetaGPT
  • L3.2.1 MetaGPT的基本概念
  • L3.2.2 MetaGPT的工作原理
  • L3.2.3 MetaGPT的應(yīng)用場景
  • L3.3 ChatGLM
  • L3.3.1 ChatGLM的特點
  • L3.3.2 ChatGLM的開發(fā)環(huán)境
  • L3.3.3 ChatGLM的使用示例
  • L3.4 LLAMA
  • L3.4.1 LLAMA的特點
  • L3.4.2 LLAMA的開發(fā)環(huán)境
  • L3.4.3 LLAMA的使用示例
  • L3.5 其他大模型介紹

階段4：AI大模型私有化部署

• 目標：掌握多種AI大模型的私有化部署，包括多模態(tài)和特定領(lǐng)域模型。
• 內(nèi)容：
  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的關(guān)鍵技術(shù)
  • L4.3 模型私有化部署的實施步驟
  • L4.4 模型私有化部署的應(yīng)用場景

學(xué)習(xí)計劃：

• 階段1：1-2個月，建立AI大模型的基礎(chǔ)知識體系。
• 階段2：2-3個月，專注于API應(yīng)用開發(fā)能力的提升。
• 階段3：3-4個月，深入實踐AI大模型的應(yīng)用架構(gòu)和私有化部署。
• 階段4：4-5個月，專注于高級模型的應(yīng)用和部署。

這份完整版的大模型 LLM 學(xué)習(xí)資料已經(jīng)上傳CSDN，朋友們?nèi)绻枰梢晕⑿艗呙柘路紺SDN官方認證二維碼免費領(lǐng)取【保證100%免費】

😝有需要的小伙伴，可以Vx掃描下方二維碼免費領(lǐng)取🆓