最近收到很多网友发给我的私信，说自己在AI领域做了5-6年开发，现在想转型做AI项目经理，但不知道从何下手，有没有什么好的建议？

今天，我就来聊一聊这个问题。

1 转型的可能性

首先，需要明确的是，无论你是程序员、产品经理还是技术主管，其实都是可以往AI项目经理这个方向去转型。

但是，这不是说你在这个领域待够了5年、10年就一定能做好AI项目经理的工作。因为现实很多人在这条道路上并没有取得成功。

所以，今天我就来分析一下，AI项目经理需要具备哪些素质或能力。

2 AI项目经理的必备素质

在我看来，AI项目经理首先需要具备扎实的算法基础，因为只有这样才有能力去解决实际的业务问题，把技术和业务结合起来。

有一个朋友告诉我，他在面试的时候，很多人会问他有没有用过什么新的算法。因为他是做前端开发的，所以大家觉得他肯定知道什么新算法。

但是，实际上并非如此，对于算法工程师来说，不管是深度学习还是自然语言处理，都要先看一下主流的算法框架以及它们的实现原理。

这也就是我为什么说要先掌握一些基础知识的原因。

AI项目经理还需要掌握项目管理的能力，包括时间管理、质量管理、成本管理等，这些都是在项目工作中必须要具备的技能。

3 AI项目经理的岗位需求

在AI领域，不同的行业对人才的需求也是不同的，但整体来说，AI项目经理的岗位需求可以分为两类：

第一类是有经验的传统行业项目经理；

第二类是AI领域的创业型项目经理。

上面我们说过，AI项目经理需要具备很多的沟通协调能力，那这其中又包括哪些内容呢？

首先是项目管理能力，这一点是非常重要的，因为AI项目的复杂性、不确定性都非常高，一个Bug就可能导致整个项目的失败。所以你需要对项目进行有效的管理。

其次是要对需求进行合理的管理，保证项目按时保质完成。

最后是要对团队成员进行有效的沟通和协调，让大家有一个统一的目标和方向。所以这一点也是AI项目经理需要具备的能力。

4 高效的执行力

项目经理一定要具备高效的执行力，因为一个项目从立项到交付，是一个比较长的过程，少则1-3周，多则2-3年甚至更长时间，而且会涉及到很多环节。所以，高效的执行力也是项目经理必备的能力。

比如，在项目立项阶段，要做好需求评审、技术方案、技术可行性分析、开发测试等工作；在项目执行阶段，要做好进度管理、风险管理、质量管理等工作；在项目验收阶段，要做好验收标准制定、验收流程设计、验收执行等工作。

5 其他重要素质

前面提到，AI项目经理的工作都多且杂的。有些人可能会觉得很烦躁，觉得每天都像在打游击战一样，每天都要处理一些鸡毛蒜皮的事情。

但我个人认为，这样才更有助于我们去思考问题、解决问题。

举个例子，如果我们把AI项目经理看作是一个军队，那么日常的工作就是打仗。那我们的心态就是要能够保持好自己的状态，保持高昂的斗志和决心去打仗。

如果你每天都在想着自己还有有多少活没有干完，那么你一定会感觉到非常的烦躁，整个人的状态也会很差，这也会影响到你和团队之间的协作能力。

当然，要想成为一名优秀的AI项目经理，还需要具备敏锐的洞察力和创新思维。

在AI技术日新月异的今天，只有不断地学习和适应新技术，才能在激烈的竞争中脱颖而出。

除此之外，AI项目经理还需要有出色的团队合作和领导能力。

一个优秀的项目经理能够带领团队高效地完成任务，并且能够协调各个团队成员的工作，使得整个项目能够顺利进行。

同时，项目管理还需要关注细节，包括项目进度、成本控制、风险评估等方面。只有全面考虑这些因素，才能够确保项目的成功实施。

此外，AI项目经理还需要具备跨行业、跨领域的合作能力。由于AI技术可以应用于各个领域，因此，AI项目经理还需要具备与其他行业和领域的人员进行沟通和合作的能力，以便更好地推动自己项目的顺利开展。

结语

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二、如何学习大模型 AI ？

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由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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。

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第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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