| 主题 |
课程安排 |
| 第一部分
产品经理---AI思维 |
| AI思维
|
1.
深入理解AI和AI产品
2. 开发工程师的AI思维
3. AI产品产业化和标准化
4. AI产品落地的价值与难题
5. AI产品的知识体系
6. 所有应用都值得被大模型重构一遍！-百度李彦宏
7. AI 2.0彻底改变社会:所有应用都可以被重写一次--李开复
8. 微软发布全新AI PC,有哪些启发
9. 苹果(AAPL.US)WWDC发布Apple Intelligence 有什么启发
10. 苹果 pad math notes的AI应用分析 |
| AI重构应用案例分析 |
1.
分析部分现有系统如何引入AI功能
2. 分享业内一些经典案例
3. 产品AI化的一些心得
4. 某电子家电集团AI落地实践
5. 某金融企业AI落地实践
6. 某电信企业AI落地实践 |
| AI人工智能时代重新定义产品和产品经理 |
1.
人工智能时代产品的特殊性
2. 人工智能是工具，也是新的产品设计思维逻辑
3. 人工智能技术给传统的服务和产品赋能
4. 构成人工智能产品的三要素
5. 人工智能产品成功的必要条件
6. 人工智能产品经理需要懂技术
7. 人工智能产品经理入门
8. AI修炼思维模式：资源、解决方案、目标导向
9. 构建知识体系：六大模块
10. 从微观、宏观两个角度定义功能性需求
11. 越重要，越容易被忽视：定义非功能性需求 |
| 产品经理分析现有的AI产品—现有产品分析 |
1.
公文写作
2. PPT制作
3. 制作+插件
4. 数据分析
5. 办公综合
6. Copilot
7. 搜索问答
8. 专业图表
9. AI学习
10. 图片处理
11. 文生图
12. AI设计 |
| 第二部分
产品经理-AI产品的体系 |
| 人工智能产品体系 |
1.
人工智能产品实现逻辑
2. 基础设施
3. 传感器
4. 基础平台
5. 数据采集
6. 数据质量
7. 数据处理
8. 机器“大脑”处理过程：理解、推理和决策
9. 资源配置统筹的关键环节：系统协调
10. 不可逾越的红线：安全、隐私、伦理和道德 |
| 产品智能化的7个层次 |
1.
产品智能金字塔
2. 0 级智能 ：执行
3. 1 级智能 ：反馈
4. 2 级智能 ：空间
5. 3 级智能 ：社交
6. 4 级智能 ：干预
7. 4 级智能的产品
8. 5 级智能 ：想象
9. 6 级智能 ：自我 |
| AI与
UI 和UX |
1.
AI与UX的平行发展史
2. AI 和 UX 的缘起
3. 智能的强与弱
4. 弱人工智能与设计
5. 技术、功能与体验
6. 体验主义下的 AI
7. 交互设计的诞生
8. UX 的崛起
9. AI智能产品的思考框架 |
| 第三部分
产品经理-技术能力篇—大模型能力边界 |
| AI产品经理必懂的AI技术原理 |
1.
AI产品的四层架构
2. AI产品的基础设施：算法、数据与大语言模型
3. AI产品的上层建筑：提示词工程、RAG与Agent
4. LLM大模型核心原理
5. 国内外大模型研究进展和评测
6. 大语言模型微调与Prompt提示工程
7. LLM大模型微调
8. 大模型OpenAI GPT API 应用开发
9. 基于国内大模型API 开发应用（可选智谱，百度，通义千问等）
10. 基于大模型API构建应用程序 |
| ⼤模型应⽤开发框架
LangChain |
1.
⼤模型应⽤开发框架 LangChain
2. LangChain 是什么
3. 为什么需要 LangChain
4. LangChain 典型使⽤场景
5. LangChain 基础概念与模块化设计
6. LangChain 核⼼模块⼊⻔与实战
7. LangChain 的3 个场景
8. LangChain 的6 大模块
9. LangChain 的开发流程
10. 创建基于LangChain聊天机器人 |
| 基于大模型企业RAG应用 |
1.
RAG技术概述
2. 加载器和分割器
3. 文本嵌入和 向量存储
4. 检索器和多文档联合检索
5. RAG技术的关键挑战
6. 检索增强生成实践
7. RAG技术文档预处理过程
8. RAG技术文档检索过程 |
| 基于大模型Agent智能体开发概述 |
1.
智能体的定义与特点
2. 智能体与传统软件的关系
3. 智能体与LLM的关系
4. 从ChatGPT到智能体
5. 智能体的五种能力
6. 记忆，规划，工具，自主决策，推理
7. 多智能体协作
8. 企业级智能体应用与任务规划
9. 智能体开发 |
| 第四部分
产品经理-AI辅助产品设计 |
| AI大模型辅助竞品分析与市场调研 |
1.
AI大模型在竞品分析中的应用
2. 使用AI大模型进行在线商业学习平台竞品分析
3. 使用AI大模型辅助制作竞争分析矩阵
4. 案例：使用AI大模型制作在线商业学习
5. 使用AI大模型辅助进行市场调研与用户洞察
6. 案例：使用AI大模型辅助设计用户调查问卷
7. 使用AI大模型辅助创建用户画像
8. 案例：使用AI大模型辅助智能旅游App
9. 用户画像-产品定位与差异化策略
10. 使用AI大模型辅助产品定位与差异化 |
| AI大模型辅助产品需求管理 |
1.
使用AI大模型辅助收集产品需求
2. AI大模型汇总问卷调查结果使用图表
3. 使用AI大模型辅助制作产品需求矩阵
4. 案例：使用AI大模型制作社交媒体应用
5. 使用AI大模型辅助制作产品路线图
6. 案例：使用AI大模型制作移动社交App产品路线图
7. 案例：使用AI大模型制作移动社交App
8. AI大模型辅助产品规划
9. 案例：使用AI大模型辅助旅游网站进行 |
| AI大模型辅助用户体验设计和辅助产品原型设计 |
1.
AI大模型在用户体验设计中的应用场景和优势
2. 利用AI大模型进行用户研究和用户画像分析
3. 案例：使用AI大模型辅助进行用户研究
4. 案例：使用AI大模型辅助进行用户画像分析
5. AI大模型在界面设计和交互设计中的应用
6. 案例：使用AI大模型辅助内容创作与分享平台用户体验设计
7. 使用AI大模型辅助原型设计
8. 使用AI大模型辅助制作移动应用原型
9. 案例：使用AI大模型辅助制作App原型
10. 使用AI大模型辅助制作桌面应用原型
11. 案例：使用AI大模型辅助制作项目原型
12. AI大模型辅助产品创新与演进
13. 案例分析 |
| 第五部分
产品经理-AI产品行业案例 |
| 产品经理构建基于AI大模型专属RAG知识库 |
1.
使用RAG框架， 什么是RAG
2. 向量数据库和相似性检索
3. 知识库投喂
4. 知识投喂技巧
5. 知识库使用
6. 知识库权限管理
7. 构建个人知识库
8. 构建企业知识库平台
9. 什么是Agent智能体
10. 使用AI大模型构建智能体（0代码实现智能体） |
| 产品经理零基础开发AI
Agent 智能体 |
1.
零基础开发AI Agent 智能体
2. 为什么要学习AI Agent
3. 初步认识Agent
4. Agent的概念与发展
5. Agent是高层级的AI技术应用
6. Agent的特点与能力
7. Agent开发平台的演进
8. 基于字节扣子coze平台开发Agent
9. 基于百度，智谱等其他平台开发Agent
10. 开发Agent的流程与策略
11. Agent开发的功能模块详解——插件、工作流、图像流
12. Agent开发的功能模块详解——知识库、记忆与对话体验
13. 实战篇——5大场景、11个Agent案例 |
| RAG实战案例1-企业文档问答系统 |
1.
企业文档问答需求分析与系统设计
2. 确定问答系统的需求：识别用户的主要查询类型与目标
3. 系统结构与模块划分：明确检索与生成模块的协作方式
4. 搭建向量数据库与检索模块
5. 数据预处理与向量化：生成高效的嵌入向量
6. 构建与优化索引：提升检索模块的查询速度
7. 生成模块的集成与模型调优
8. 加载与配置生成模型：选择适合问答系统的生成模型
9. 模型优化与提示词调优：提高生成内容的准确性与相关性
10. RAG系统测试、部署与优化
11. 测试流程与性能监控：确保系统的稳定性与响应速度
12. 企业环境的部署与上线：实现系统在实际业务中的应用 |
| Agent智能体实战--贴身管家：出行订票智能体 |
1.
探索智能体：让代码思考起来
2. 解析LangChain与ReAct的核心思想
3. 智能体如何简化出行订票流程
4. 从0到1构建你的第一位出行助手Agent
5. 搭建开发环境：Agent工具与环境配置详解
6. 智能体核心模块解析：代码实现与逻辑设计
7. 案例总结 |
| Agent智能体实战：智能面试助手 |
1.
面向招聘的需求分析与系统设计
2. 招聘流程的模块化拆解与系统目标设定
3. 系统架构设计与任务调度策略
4. NLP在简历解析与匹配中的应用
5. 简历解析算法与文本结构化处理
6. 岗位需求分析与简历的精准匹配
7. 面试中的情感与行为分析
8. 自动化评估与生成候选人的评价报告 |
| 大模型技术在金融业应用的思考与建议 |
1.
大模型技术在金融业应用的思考与建议
2. 大模型技术的特点及局限性分析
3. 大模型技术在金融领域的适用场景
4. 大模型技术与金融智能营销
5. 大模型技术与金融智能风控
6. 大模型技术与金融智能客服
7. 大模型技术与金融虚拟营业厅和数字人
8. 大模型技术与金融其他通用场景 |
| 大模型技术在电信行业应用 |
1.
大模型技术在电信行业应用的思考与建议
2. 大模型技术在电信领域的适用场景
3. 大模型技术在电信行业智能客服
4. 大模型技术在电信应用-智能运维
5. 大模型技术在电信行业网络运维智能化 |
| 大模型技术在其他行业应用 |
1.
大模型技术在教育科技应用-可汗学院(Khan Academy)
2. 大模型技术在大型企业数字化转型应用-法务智能辅助审核
3. 大模型技术在企业应用-安防企业智能文本审阅系统
4. 大模型技术在互联网和传媒应用-智能搜索与推荐系统
5. 大模型技术在建筑行业应用-智能工程图纸管理 |
