简介

文章提供AI产品经理7步学习路线：建立内容食粮、选修课程、积累实战经验、整合作品集、扩展人脉、锁定面试机会、准备面试。需结合产品技能、技术理解和道德考量，展示学习能力和人类触觉。

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还在迷茫怎么进入 AI 产品经理 (AI PM) 赛道？别担心！这份 超详细学习路线图 帮你把路都铺好了！从入门到拿到Offer，只需 7个步骤！收藏起来，照着做就对了！

AI PM 进阶 7 步走

1. 丰富你的内容食粮 (Shape Your Content Diet)
   • YouTube ：关注 Jeff Su, Diveraresh Patel, Matt Wolfe 等大牛，获取最新行业洞察。
   • 新闻资讯：订阅 Product growth, The Batch by DeepLearning.AI 等，保持知识更新。
   • LinkedIn 关注：追踪 Zain Khan, Allie K. Miller, Ruben Hassid 等行业领袖。

2. 选修相关课程 (Take Relevant Courses)
   • 基础课：吴恩达 (Andrew Ng) 的 AI for Everyone, 芬兰赫尔辛基大学的 Elements of AI 等，打好基础。
   • 进阶课：专攻 Coursera 上的 At Product Management Specialization, 微软 Azure AI Fundamentals 等。
   • 高阶课：挑战 DeepLearning.AI 的 CS50’s Introduction to Artificial Intelligence with Python by Harvard (哈佛 CS50 AI) 或自然语言处理 (NLP) 专项课程。

3. 积累实战经验 (Gain Hands-on Experience)
   • 项目设置 (Setup)：用 Cursor.sh 安装和打开，为项目创建新的文件夹。
   • 构建 App：搭建项目结构，创建基本组件。
   • 添加功能：集成 市场营销网站 & 登录 功能，用 Cursor AI 生成 Landing Page；为 App 添加 Stripe 支付 功能。

4. 整合你的作品集 (Structure Your Portfolio)
   展示你懂行且有产出！
   • 制作清晰简洁的简历 (CV)：突出你的 PM 技能、量化你的成果、分享你的学习旅程。
   • 融入 PM 经验 (Incorporating PM Experience)：强调你如何 识别 并 解决 挑战，将结果 量化。
   • 曝光作品集：优化你的 LinkedIn 个人资料，利用搜索引擎优化 (SEO)。

5. 扩展人脉网络 (Network)
   • 社区与社交媒体：积极参与 Reddit, Discord, Slack, LinkedIn 群组。
   • 参与活动：参加 NeurIPS, The Super Bowl of AI 或 国际机器学习大会 (ICML) 等虚拟或实体会议。
   • 建立联系：通过 信息访谈 (Informational Interviews) 或 导师制 建立深度连接。
   • 内容创作 ：撰写博客、新闻简报或播客，展示你的专业知识。

6. 锁定面试机会 (Snag Interviews)
   • 优化简历/作品集：聚焦 AI 项目，量化成果，使用 AI buzzwords。
   • 求职信 (Cover Letters)：讲故事，突出与目标职位的关联性，保持 3-4 段简洁。
   • 人脉 (Network)：从 朋友 开始，寻求内部推荐。
   • 线上展示 (Online Presence)：LinkedIn 保持更新，个人网站 或 作品集 必不可少。
   • 目标公司 ：瞄准那些 已经 有 AI 产品的公司，关注产品焦点职位，避免“非 AI”科技公司。

7. 搞定作业与面试 (Ace the Homework and Interview)
   决胜局！准备得越充分，成功的可能性越大！
   • 家庭作业 (Homework)：从用户场景开始，保持简洁、有逻辑，平衡技术和商业考量。
   • 面试所需技能 (Interview Skills Needed)：产品策略 & 交付、技术理解、分析能力、道德伦理 考量。
   • 面试技巧 (Interview Tips)：结构化 回答问题，准备好你的“失败”故事 (Learn from your mistakes)。

最后，记住 PM 不仅是技能，更是心法：展示你的学习能力 (Learning Agility)、人类触觉 (Your Human Touch)。

学习能力 (Learning Agility)、人类触觉 (Your Human Touch)。

如何学习大模型 AI ？

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。

一直在更新，更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了，有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】👇👇

01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生

2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

国内大模型相关岗位缺口达47万

初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）

70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！

02.大模型 AI 学习和面试资料

1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工

📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你：
✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

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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