地方购物网站盈利模式,长乐区建设局网站,立陶宛和中国最新消息,电子商务平台经营者AI产品经理需要熟悉AI基础知识#xff0c;包括AI行业现状#xff0c;数学统计学#xff0c;AI模型构建和模型基本概念。
之所以需要具备这些知识#xff0c;是因为实现AI产品必然会涉及相应的AI技术#xff0c;如果AI产品经理不了解相应技术基础#xff0c;就不能很好的…AI产品经理需要熟悉AI基础知识包括AI行业现状数学统计学AI模型构建和模型基本概念。
之所以需要具备这些知识是因为实现AI产品必然会涉及相应的AI技术如果AI产品经理不了解相应技术基础就不能很好的和研发人员沟通完成AI项目的管理。
当然AI产品经理并不需要像AI算法工程师那样懂很底层的技术细节、数学公式的逻辑推导但其中涉及的基本概念和行业现状应有所了解。
下面从这三部分介绍
AI行业现状
首先需要了解AI行业现状。AI的产业架构可以分成**基础技术层、算法层、应用层和解决方案层。
**1**基础技术层
硬件设备包括用于AI计算的芯片、服务器和设备。例如云计算、GPU等。
基础软件包括用于数据处理、模型训练和部署的开发工具和框架例如Tensorflow、Pytorch等框架。
2算法层包括机器学习、深度学习、增强学习等算法。
3应用层主要是垂直领域应用包括人工智能在医疗、金融、零售、交通等行业的具体应用例如金融风控识别系统、智能客服系统等。
4解决方案层包括AI技术在智能制造、智慧城市、智慧医疗等场景的解决方案主要关注如何将AI技术与特定行业的业务需求相结合提供定制化的解决方案以推动该行业的数字化转型和智能化发展。
其中基础技术层主要负责人员是软件开发算法层负责人是算法工程师而应用层和解决方案层是AI产品经理主要工作方向。 AI应用层和解决方案层中涉及到的最新技术就是大模型目前也是各科技企业竞相追逐的风口。CHATGPT、Gemini、Sora、文心一言、通义千问等大模型产品层出不穷基于大模型的AI程序员Delvin已经能实现独立开发最新的GPT4o已具有实时视频和语音功能掌握大模型工具、紧跟AI应用前沿能帮助AI产品经理在竞争中脱颖而出。
数学统计学基本概念
数学统计学是人工智能的基础AI产品经理应了解并掌握包括线性代数、概率论和统计学的基本概念。
1线性代数
线性代数是人工智能和机器学习中的基础数学概念涉及向量、矩阵、线性方程组等内容。需要理解常量、向量、矩阵、张量的概念。
常量Scalar常量是一个单独的数值比如一个用户的年龄数据。
向量Vector向量是一个有序的数值集合具有大小和方向。比如多个用户的年龄数据集合。
**矩阵Matrix**矩阵是一个二维的数值集合由行和列组成。矩阵可以看作是向量的推广其中每个元素都有一个行索引和列索引。在机器学习中矩阵常用于表示数据集或模型的参数例如多个用户的年龄和收入数据、灰度图像的像素值均为2维矩阵。
张量Tensor张量是多维的数值集合张量可以有任意数量的维度。在深度学习和神经网络中张量是数据在神经网络中传播和处理的基本单位。常量是0阶张量向量是1阶张量矩阵是2阶张量而彩色图片因为有RGB三通道是3阶张量。 2概率统计
需要重点掌握随机变量和概率分布了解业务场景下的特征数据和模型结果概率分布情况有助于产品经理对AI模型的验收例如已知身高是正态分布但模型输出的身高预测结果却不是正态分布的则需要质疑模型效果。
随机变量Random Variable
随机变量是描述随机现象结果的数学变量。它可以取多个值分为离散和连续随机变量两类。离散随机变量只能取有限个或可数无限个值的随机变量如抛硬币的结果正面或反面。连续随机变量可以取任意实数值的随机变量如身高、体重等。
**概率分布Probability Distribution**概率分布描述了随机变量可能取值的概率分布情况分成离散和连续概率分布两类。
离散概率分布主要有
二项分布描述了在一系列独立重复的是/非试验中成功的次数的概率分布。 泊松分布用于描述单位时间或空间内随机事件发生次数的概率分布。 超几何分布描述了从有限总体中抽取不放回样本的概率分布。贝努力分布描述了只有两种可能结果的单次随机试验的概率分布。 多项式分布描述了多项试验中每个类别出现次数的概率分布。
连续概率分布主要有正态分布也称为高斯分布是最常见的连续概率分布具有钟形曲线。 指数分布描述了独立随机事件发生时间间隔的概率分布。 均匀分布所有数值在一个区间内具有相同的概率密度的分布。 t分布用于小样本情况下对总体均值的推断。
AI模型构建和模型基本概念 还应熟悉AI模型构建流程和模型基本概念有助于更好的和研发协作管理整个AI项目的研发周期。1**AI模型构建主要包括模型设计、数据准备和特征选择、模型训练、模型验证4步最后模型才会作为产品交付。
**其中在模型设计阶段产品经理需要明确当前的场景适用的算法有哪些、每种算法适合解决什么问题在数据准备阶段产品经理需结合业务判断什么数据更具有代表性提供更高质量的数据在模型验证阶段需要评估模型是否达到了上线的标准。
2模型基本概念监督学习Supervised Learning)指训练数据有标注按照预测的结果类型可以进一步分成分类预测类别和回归预测数值
无监督学习Unsupervised Learning指的训练数据中没有标注。主要用于聚类。
半监督学习Semi-supervised Learning介于监督学习和无监督学习之间训练数据只有部分有标注模型需要利用有标注和无标注的数据一起训练。
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随着人工智能技术的飞速发展AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型如GPT-3、BERT、XLNet等以其强大的语言理解和生成能力正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。 四、AI大模型商业化落地方案 阶段1AI大模型时代的基础理解
目标了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。内容 L1.1 人工智能简述与大模型起源L1.2 大模型与通用人工智能L1.3 GPT模型的发展历程L1.4 模型工程 - L1.4.1 知识大模型 - L1.4.2 生产大模型 - L1.4.3 模型工程方法论 - L1.4.4 模型工程实践L1.5 GPT应用案例
阶段2AI大模型API应用开发工程
目标掌握AI大模型API的使用和开发以及相关的编程技能。内容 L2.1 API接口 - L2.1.1 OpenAI API接口 - L2.1.2 Python接口接入 - L2.1.3 BOT工具类框架 - L2.1.4 代码示例L2.2 Prompt框架 - L2.2.1 什么是Prompt - L2.2.2 Prompt框架应用现状 - L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架 - L2.2.4 Prompt框架与Thought - L2.2.5 Prompt框架与提示词L2.3 流水线工程 - L2.3.1 流水线工程的概念 - L2.3.2 流水线工程的优点 - L2.3.3 流水线工程的应用L2.4 总结与展望
阶段3AI大模型应用架构实践
目标深入理解AI大模型的应用架构并能够进行私有化部署。内容 L3.1 Agent模型框架 - L3.1.1 Agent模型框架的设计理念 - L3.1.2 Agent模型框架的核心组件 - L3.1.3 Agent模型框架的实现细节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的应用场景L3.3 ChatGLM - L3.3.1 ChatGLM的特点 - L3.3.2 ChatGLM的开发环境 - L3.3.3 ChatGLM的使用示例L3.4 LLAMA - L3.4.1 LLAMA的特点 - L3.4.2 LLAMA的开发环境 - L3.4.3 LLAMA的使用示例L3.5 其他大模型介绍
阶段4AI大模型私有化部署
目标掌握多种AI大模型的私有化部署包括多模态和特定领域模型。内容 L4.1 模型私有化部署概述L4.2 模型私有化部署的关键技术L4.3 模型私有化部署的实施步骤L4.4 模型私有化部署的应用场景
学习计划
阶段11-2个月建立AI大模型的基础知识体系。阶段22-3个月专注于API应用开发能力的提升。阶段33-4个月深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。阶段44-5个月专注于高级模型的应用和部署。
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