JK-AIGC产品经理【VIP】

这门课解决什么核心问题

很多转行 AIGC 的产品经理，面对大模型时往往陷入两个极端：要么不敢接需求，怕被技术反问住；要么提出的需求脱离模型能力边界，导致研发反复返工。本课程的核心价值，在于填补“业务语言”与“技术实现”之间的认知鸿沟。它不培养你写代码，而是让你听懂算法背后的逻辑——从传统机器学习的评估指标，到大模型的 Prompt 工程、RAG 检索增强和 Agent 智能体架构。通过理解这些底层原理，你能准确判断哪些场景适合用大模型解决，哪些场景用传统规则更优，从而设计出真正可落地的 AI 产品方案。

适合基础与学习建议

本课程适合有一定产品经理经验、希望切入 AI 领域的开发者或从业者。如果你完全零基础，建议先从模块一的行业报告和大模型基础概念入手，建立对 AIGC 产业的全景认知。接着重点攻克模块二的算法篇，特别是“传统机器学习算法”和“模型评估”部分，这是理解后续 RAG 和 Agent 架构的基础。模块三的 Prompt 和 RAG 是实操高频技能，建议配合 PDF 资料动手尝试构建简单的问答系统。模块四的项目篇则是综合演练，重点看“模型对齐”和“多智能体协同”，理解如何将多个技术组件串联成一个完整的产品闭环。

学完能做什么及资料配合

完成本课程后，你将能够独立承担 AIGC 产品的需求分析、技术方案评估和迭代优化工作。具体包括：撰写符合大模型特性的 PRD，设计基于 RAG 的知识库问答功能，规划多 Agent 协作的业务流程，以及制定模型效果评测指标。资料包中的 PDF 文档（如《Prompt&PE工程》《Agent》）是重要的知识沉淀，建议边看视频边对照阅读，将视频中的讲解转化为可复用的检查清单和方法论。对于“基于传统 AI 设计个性化推荐产品”等实战视频，务必暂停跟随操作，而非仅被动观看，这样才能真正掌握从技术可行性到产品设计的完整思维链路。