AI大模型涉及的知识面广泛且深入，想1个月学懂并转型AI产品经理有一定难度。

不过正确的学习方法和策略，可以在这个时间段内打下坚实的基础：

基础知识学习（第1-7天）

人工智能基础：了解人工智能的基本概念、发展历程和主要技术分支

数学基础：复习线性代数、概率论和统计学的基础知识，这些是理解深度学习和大模型的重要基础

编程基础：掌握数据处理和科学计算库（如NumPy、Pandas）的使用

深度学习与大模型入门（第8-14天）

深度学习基础：学习感知机、多层神经网络、反向传播算法等深度学习基础知识

大模型原理：深入理解Transformer架构、自注意力机制、预训练与微调等大模型特有的技术

实践平台：通过TensorFlow或PyTorch等深度学习框架，实践构建简单的神经网络模型

大模型应用与实战（第15-21天）

大模型应用：学习-大模型在文本生成、文本摘要、问答系统、对话系统、机器翻译、语音识别、图像生成、图像识别等领域的应用

开源项目研究：选择一个开源大模型项目（如Hugging Face模型），进行深入研究，了解其架构、训练过程和优化方法

实战项目：尝试在自己的数据集上微调预训练模型，解决实际问题，如构建一个简单的文本分类或问答系统

行业分析与产品设计（第22-28天）

行业分析：对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行调研，了解哪些行业更适合引入大模型技术

用户研究：对目标用户的需求、痛点、期望进行深入了解，发现大模型技术的应用场景

竞品分析：分析市场上已有的大模型产品，了解它们的优缺点，为自己的产品设计提供参考

产品设计：根据行业分析、用户研究和竞品分析的结果，制定自己的产品目标、策略和规划

团队协作与商业化（第29-30天）

建立信任与沟通：与技术团队和业务团队建立信任关系，确保顺畅的沟通和配合

产品化与商业化：与技术团队紧密合作，将大模型技术应用到产品中，并推动产品商业化进程

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 如何学习AI大模型？

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集

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