您将会获得：
- 掌握成为人工智能（AI）产品经理所需要的知识和技能。
- 通过学习获得AI产品项目实际开发经验。
- 考试合格由联合国CIFAL中心颁发“UCPM产品经理”证书。
- 考试合格由联合国CIFAL中心颁发“UCAM人工智能产品经理”证书。
课程背景：
当前AI技术的发展已经从实验室转化为现实生产力。要实现这一转变，在各行各业都需要大量能将技术和需求对接的AI产品经理。因此，如果您正在传统行业从事管理工作，尤其是有过项目研发或设计经验，那现在正是进军AI行业的好时机！因为AI行业正迫切地需要解决应用场景的问题。而现在AI行业发展的盲区或许就在你熟悉的领域里。因此，“AI产品经理”很有可能是你职业转型的一条“快车道”。
课程简介：
这个课程分三阶段完成，包括了通用产品管理、AI产品管理、AI技术和AI产品实例。采用先进的“工作坊”实训教学方式，手把手教您学会AI产品解决方案的开发和设计方法。同时解决了知识、技能和项目经验三大求职难题。考试通过还能获得由联合国CIFAL中心颁发的“UCAM人工智能产品经理”证书。
课程目标：
- 掌握AI等创新产品开发相关的理论、思维方式和基本原则。
- 掌握创新企业的产品开发流程、工具和方法。
- 掌握创新团队的管理方法。
- 掌握机器学习和深度学习的概念、算法、流程、开发框架等人工智能行业通用知识，
- 掌握人工智能产品的主要应用场景，如大语言模型、视觉、语音识别、自然语言处理、机器人等，以及其开发中需要掌握的专业知识。
- 具备一定的AI开发编程知识和技能。
- 掌握运用多种人工智能技术在某一具体领域的产品开发方案设计和实施过程，能分析并解决此过程中遇到的问题。
谁应当参加：
准备或已经担任AI产品经理，希望系统学习创新产品管理及AI产品开发的专业人士。包括但不限于：产品经理、项目经理、需求分析师、设计师、解决方案专家、营销经理、运营经理等。虽然并非必须，但建议报读本课程应具备2年以上管理工作经验。有实际产品开发工作经验更佳。若无实际管理工作经验，建议至少具备硕士以上学历。
课程大纲：
第一阶段：通用产品开发管理
AI产品经理首先是产品经理。在这部分学习中您将系统掌握成为产品经理所需要掌握的思维方式，以及相应的专业知识和技能，如理论、流程、工具及方法。为后续学习AI专业知识提供必须的产品管理知识和技能基础。同时，完成学习后，您将可以参加“UCPM产品经理”证书的考核，这张证书也是报考“UCAM人工智能产品经理”证书的前置要求。
- 产品开发的组织环境
- 产品团队管理及管理概论
- 产品领导力
- 产品思维及产品管理者的系统思考
- 产品心理学
- 产品组合管理
- 精益创业
- 分阶段审核的产品开发流程
- 创新理论、方法和工具
- 用户体验及用户研究方法
- 用户行为设计
- 商业模式设计
- 产品设计与测试流程及方法
- 用户运营及产品营销管理
- 产品生命周期管理及退市管理
- 人工智能概述
- 人工智能的历史和定义
- AI产品经理的职责和工作范围
- 人工智能化和对产品管理的影响
- AI技术发展的新趋势
- AI产品对行业的影响
- AI产品和传统产品开发的异同点
- AI产品的决策和投资
- AI产品的技术风险和商业化风险评估
- 案例分享：哪种组织架构适合AI产品开发？
- AI技术
- 机器学习和深度学习的概念
- 常见的机器学习技术，如：监督学习、无监督学习、强化学习、迁移学习、特征工程、模型评估和验证、模型调优
- 常见的深度学习架构，如：神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、Transformer模型
- AI模型训练技术，如：梯度下降、反向传播、正则化、批量归一化
- 主要的生成式模型，如：生成式对抗网络（GANs）、变分自编码器（VAEs）、自回归模型
- 自然语言处理（NLP）技术：词嵌入（Word Embeddings）、BERT、GPT、语义分析、自然语言生成（NLG）
- 计算机视觉技术，如：图像识别和分类、物体检测、图像分割、计算机视觉神经网络（如YOLO，ResNet）
- 语音识别和处理，如：语音到文本（Speech-to-Text）、文本到语音（Text-to-Speech）、语音合成
- 数据科学相关技术：数据挖掘、数据清洗、数据可视化
- 和AI相关的其他技术：边缘计算、物联网（IoT）、云计算、机器人技术、多模态内容理解和融合应用等
- AI原生产品开发管理
- 什么是AI原生产品？
- 组建AI产品开发团队
- 寻找机会：垂直、行业到特定用户群体
- 需求分析和管理
- AI产品开发流程
- AI产品的数据、模型和算法
- 模型和算法的产品化
- AI产品的指标设计
- AI产品的用户体验设计
- AI产品的行为设计
- 在AI产品中运用的增长黑客技术和运营技术
- AI产品的计算资源、成本和风险测算
- AI产品的测试验证和部署策略
- AI产品的商业化：设计有效的商业模式
- 案例分享：Midjourney
- 基于大语言模型的AI产品开发
- 生成式AI（Generative AI）大语言模型（LLMs）介绍
- 深入了解大语言模型的工作原理
- 大语言模型的类型
- 选择正确的大语言模型开发产品
- 准备数据：策略和实践方法
- 大语言模型的提示工程
- 提示工程的高级技巧
- 提升和训练大语言模型的方法
- 大语言模型的各种常见应用和产品开发场景：文本生成、聊天、搜索、图像、低代码开发
- 基于大语言模型应用产品的评估方法和指标
- 基于大语言模型应用产品的用户体验和交互设计
- 基于大语言模型应用产品的迭代开发和部署策略
- 基于大语言模型应用产品的商业模式设计
- 基于大语言模型应用产品的伦理道德和法律规范
- 案例分享：OpenAI的ChatGPT
- 案例分享：开发GPTs产品
- 案例分享：基于ChatGPT的app开发
- 基于视觉、语音等其他AI技术的产品开发
- 计算机视觉识别
- 语音识别
- 自然语言处理
- 多模态内容的理解和融合应用
- 机器人技术
- 案例分享：医学影像学检测产品开发
- 案例分享：搜索策略产品开发
- 案例分享：智能驾驶产品开发
- 案例分享：工业机器人产品开发
- 在原有产品中整合AI技术
- 修补还是重建？如何思考和选择
- 用户评估：需求、心智模型、隐私、伦理等
- 内部评估：数据质量、技术能力、投资成本、安全和其他问题
- 市场上主流AI平台、模型和算法的介绍
- 评测和选择合适的第三方AI技术
- 在用户心智模型上用AI技术上设计新的AI功能
- 测评：指标和测试
- 基于第三方技术的性能调优及产品迭代优化
- 变革管理：让团队拥抱AI技术
- 案例分享：在app中增加基于LLMs技术的对话功能
- 人工智能产品中的法律和伦理道德问题
- 可持续发展、ESG和AI产品开发管理实践
- 中国及其他国家在AI领域的法规
- AI产品面对的伦理道德规范
- 主要AI企业在伦理道德领域的承诺和责任
- 法律和伦理问题对利益相关者的影响
- 如何处理敏感数据
- AI产品开发中的风险评估和防范措施
- 不同的声音：AI反对派的顾虑和反对意见
- 案例分享：OpenAI的伦理道德规范
- 案例分享：全球化对AI产品的影响
课时：
100课时。采用线上授课模式。
联合国可持续发展证书：
“联合国可持续发展目标能力建设项目”是由联合国训练研究所Cifal中心按照“联合国2030可持续发展目标”开展的国际化人才能力建设体系。
联合国训练研究所 (U. N.Institute for Training and Research — UNITAR) 于1963年根据联合国大会1934号决议（ⅩⅧ）成立，其总部设在日内瓦。其主要职能在于通过建设国际化标准的培训项目认证体系为成员国政府部门、机构或个人提供优质的教育研究服务。
考试及证书：
本课程包含了考试：
- 通过编号101的产品经理测评考试，可获得由联合国训练研究所CIFAL中心颁发的“UCPM产品经理证书”。
- 在此基础上，通过编号208的人工智能产品经理能力测评考试，可获得由联合国训练研究所CIFAL中心颁发的“UCAM人工智能产品经理证书”。
UCPM 产品经理证书样本
UCAM 人工智能产品经理证书样本
