📘 AI产品经理·技术选型
30章 完整指南
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01
AI产品经理的自我修养：从需求分析到技术落地的全链路思维
思维框架
· 全链路
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02
机器学习基础扫盲：监督学习、无监督学习与强化学习的业务场景
ML基础
· 场景化
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03
深度学习入门：CNN、RNN、Transformer，产品经理该懂多少？
深度学习
· 架构
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04
自然语言处理（NLP）选型：从文本分类到对话系统，如何选模型？
NLP
· 选型
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05
计算机视觉（CV）选型：图像分类、目标检测、OCR，技术边界在哪？
CV
· 视觉
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06
语音技术选型：语音识别、语音合成、声纹识别，哪些场景值得做？
语音
· 交互
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07
推荐系统选型：协同过滤、矩阵分解、深度学习推荐，怎么选？
推荐
· 个性化
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08
知识图谱选型：实体识别、关系抽取、图数据库，什么时候用？
知识图谱
· 结构化
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09
大语言模型（LLM）选型：开源 vs 闭源，微调 vs RAG，怎么决策？
LLM
· 大模型
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10
AI模型部署方案：云端、边缘端、端侧，不同场景的部署策略
部署
· 工程
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11
AI数据工程：数据采集、清洗、标注、特征工程，产品经理的职责
数据
· 工程
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12
AI模型评估：准确率、召回率、F1、AUC，如何向老板汇报？
评估
· 指标
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13
AI项目成本估算：算力、人力、数据，如何做ROI分析？
成本
· ROI
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14
AI产品原型设计：从MVP到规模化，技术验证的节奏把控
原型
· 验证
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15
AI产品合规与伦理：数据隐私、算法偏见、可解释性，避坑指南
合规
· 伦理
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16
AI产品经理的工具箱：Jupyter、Label Studio、MLflow等实用工具
工具
· 效率
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17
AI产品经理的沟通术：如何与算法工程师、工程团队高效协作？
沟通
· 协作
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18
AI产品经理的竞品分析：如何拆解竞品的技术方案？
竞品
· 分析
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19
AI产品经理的文档能力：PRD、技术方案、验收报告怎么写？
文档
· 规范
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20
AI产品经理的面试指南：常见技术问题与业务问题解析
面试
· 求职
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21
AI产品经理的成长路径：从初级到高级，技术深度如何积累？
成长
· 进阶
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22
AI产品经理的行业洞察：金融、医疗、教育、零售，各行业AI落地差异
行业
· 落地
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23
AI产品经理的敏捷开发：如何用Scrum管理AI项目？
敏捷
· Scrum
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24
AI产品经理的A/B测试：线上实验设计、指标选择、结果解读
实验
· A/B
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25
AI产品经理的版本管理：模型版本、数据版本、代码版本，如何协同？
版本
· 协同
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26
AI产品经理的监控体系：模型漂移、数据漂移、线上异常，如何发现？
监控
· 漂移
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27
AI产品经理的全球化：多语言、多文化、多法规下的AI产品设计
全球化
· 本地化
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28
AI产品经理的创新思维：从技术驱动到用户驱动，如何平衡？
创新
· 思维
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29
AI产品经理的复盘方法论：成功案例与失败案例的深度剖析
复盘
· 案例
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30
AI产品经理的未来趋势：多模态、具身智能、AI Agent，下一个风口在哪？
未来
· 趋势
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