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AI浪潮下的产品经理能力重塑

课程编号:64428

课程价格:¥18000/天

课程时长:1 天

课程人气:4

行业类别:不限行业     

专业类别:人工智能 

授课讲师:陆尧

  • 课程说明
  • 讲师介绍
  • 选择同类课
【培训对象】
产品负责人、产品经理、项目经理、产品团队人员

【培训收益】
掌握时下前沿AI技术在产品领域应用的全景认知。 全面理解AI技术如何改变产品经理的角色定位、技能需求和工作流程。 明确不同AI技术的侧重点,掌握看如何针对全产品生命周期各环节适配AI工具,并高质量完成任务。 明确AI时代产品经理需要掌握的8项关键技能。 掌握DeepSeek、Qwen、讯飞星火等主流大语言模型及其衍生家族的使用和部署。 掌握AI工具在产品设计中的6个主要应用场景。 明确AI时代产品需求分析方法论的演变。 实战AI workflow的构建和应用。

一、认知破壁: AI是威胁还是超导体?
1. 建立时下AI技术认知
从AI到LLM – AI、机器学习、深度学习、大模型之间是什么关系?
AI养成 – 多跟AI说话可以训练大模型,让它“成长”吗?
焦虑本质 – AI替代人力危机 vs 不会用AI被淘汰危机
认知重构实验:5分钟生成互动式行业趋势报告
工具:四种工具实操对比
2. 产品经理角色定位的颠覆性转变
思维模式迭代
能力要求跃迁
价值创造重构
小组演练:反向推导产品边界-用AI生成“最糟糕的产品方案”
二、技能重塑:AI时代产品经理需要掌握哪些关键技能?
1. AI和机器学习基础
AI的基本原理与应用场景
AI技术赋能产品全生命周期
小组讨论:我用AI技术协助处理过什么问题?效果如何?
2. 数据驱动决策
从“单核”用户思维到“双核”用户思维+数据思维
从海量信息中提取价值信息
小组演练:使用AI进行“需求炼金”
3. 用户体验设计
AI工作的可解释性与透明度
结合用户需求与AI功能
小组演练:使用AI进行用户行为分析
4.跨部门协作
AI赋能的新协作机制
有关AI的有效跨部门沟通
小组演练:使用AI生成产品上线任务列表
5. 敏捷开发和项目管理
AI赋能的迭代开发模式
贯穿项目全程的AI+模式
小组演练:使用AI构建“项目风险识别”工作流,生成《风险报告》
6. 商业思维和市场洞察
商业敏感度的AI+升级
全自动追踪下的市场洞察
小组演练:使用AI工具追踪竞争对手与行业动态
7. 技术素养
数据清洗和处理基础
模型训练与评估基础
8. AI伦理
数据隐私与公平等伦理问题
算法偏见等新型问题
案例讨论:AIGC的版权归属问题
三、智能革命:如何高效“驾驭”人工智能,而非被人工智能“指挥”?
1. AI技术对产品开发流程的影响
加速产品开发周期
提升设计创新新性
优化决策与洞察
增强用户体验
课堂讨论:有哪些工作希望AI来完成?目前是否可行?
2. AI工具在产品设计中的应用场景
创意生成与设计优化
自动化原型生成
用户行为预测
数据分析与反馈
个性化设计
虚拟测试与迭代
3. AI时代产品经理面临的典型挑战
技术迭代速度
过度依赖AI
数据质量和隐私
伦理问题
案例讨论:推理模型帮助解决大语言模型伦理问题的方式与局限

四、范式转移:AI时代产品需求分析方法论的演变?
1. 需求分析的重新定义与简化
简化产品逻辑
降低学习成本
用户画像与行为路径
课堂练习:使用AI生成用户画像,并分析目标用户的典型行为路径.
2. 量化与动态化需求分析的兴起
AI驱动的预测模型生成动态需求预测
基于用户数据的量化需求分析
3. AI技术赋能需求分析的多维度能力
NLP(自然语言处理)与机器学习算法
多模态的实用意义
4. 从功能到非功能需求的全面关注
算法透明度与数据安全
小组演练:通过AI Agent量化分析用户数据,并预测需求变化
五、AI实战:0门槛招聘一名产品经理AI副驾驶
1. 国内主流模型选型
几大主流模型横向对比
Docker容器与Ollama
2. Agent与Workflow
Anythingllm搭建隐私本地知识库问答
Workflow体验:字节Coze搭建Agent Workflow
工具演练:使用智能体工作流从产品介绍中提取卖点
六、课程总结与回顾
1. 主要知识点回顾
2. 学员反馈与答疑
 

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