PythonAI算法
AI 产品经理学习路线与核心技能指南
AIGC 产品经理转型需掌握行业资讯、研报分析、细分领域知识库搭建及大模型基础知识。重点包括机器学习算法、计算机视觉、自然语言处理及大模型应用（如 LangChain、Stable Diffusion）。实战项目涵盖对话机器人和图像生成，简历需融合过往经验，面试准备涉及技术背景、工作场景及产品素养等多维度问题。
AIGC 产品经理转型需掌握行业资讯、研报分析、细分领域知识库搭建及大模型基础知识。重点包括机器学习算法、计算机视觉、自然语言处理及大模型应用（如 LangChain、Stable Diffusion）。实战项目涵盖对话机器人和图像生成，简历需融合过往经验，面试准备涉及技术背景、工作场景及产品素养等多维度问题。
转行或深耕 AIGC 领域，首先需要建立对行业动态的敏感度。建议定期浏览权威科技媒体和研报平台，形成宏观且系统的认知。
关注主流 AI 资讯网站，了解最新技术动态和产品发布：
通过专业研报获取深度洞察，常用来源包括慧博投研、艾瑞咨询、萝卜投研及东方财富网等。阅读研报有助于理解产业链上下游关系及商业模式。
AIGC 目前的核心方向主要集中在四大领域：文本、图片、音频、视频。建议根据求职城市岗位分布、个人工作背景相关性以及兴趣偏好，选定一个方向深耕。
选定方向后，需搭建个人知识库。建议使用飞书、石墨文档或有道云笔记等在线工具，及时同步重要资讯。知识汇总格式可参考：时间、核心观点、个人感悟、原文链接等维度，便于后续检索与复习。
掌握以下核心概念是理解 AI 产品的基础：
做 AIGC 产品经理必须拥有实战项目经验。一般包含市场调研、需求分析、竞品分析、技术可行性调研、产品脑图、原型设计、PRD 文档编写及算法验收迭代。
建议完成两个典型项目：AI 文本生成类（对话机器人）和 AI 图片生成类。目前音频和视频技术距离大规模落地尚远，招聘量相对较少。
实战项目需与过往工作经验结合，体现'跳槽'而非单纯'转行'的逻辑，证明具备相关经验。简历应突出项目中的难点解决与业务价值。
清晰阐述个人背景、核心竞争力及为何选择 AI 产品方向。
AI 产品经理的成长路径需要持续学习技术前沿，同时保持对产品商业价值的敏锐度。通过构建扎实的知识体系、积累实战项目经验并充分准备面试，可以有效提升在 AIGC 领域的竞争力。建议在学习过程中注重理论与实践的结合，不断迭代自己的认知模型。
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