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AI大模型產(chǎn)品設(shè)計(jì)課程

 

培訓(xùn)對象：產(chǎn)品中心，運(yùn)營中心，技術(shù)中心，客服中心等管理運(yùn)營相關(guān)人士

 

課程背景：

本課程在AI大模型迅速發(fā)展的宏觀趨勢下，旨在解決學(xué)員如何有效利用大模型架構(gòu)設(shè)計(jì)和開發(fā)數(shù)字化產(chǎn)品的問題。通過本課程，學(xué)員將深入理解大模型在數(shù)字化產(chǎn)品中的應(yīng)用價(jià)值，掌握基于大模型的數(shù)字化產(chǎn)品設(shè)計(jì)、開發(fā)和落地流程。課程將結(jié)合豐富的案例和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，幫助學(xué)員提升對大模型架構(gòu)數(shù)字化產(chǎn)品的認(rèn)知和實(shí)踐能力。

 

課程收益：

培訓(xùn)完結(jié)后，學(xué)員能夠：

深入理解大模型在數(shù)字化產(chǎn)品中的應(yīng)用價(jià)值和優(yōu)勢；

掌握常見的大模型類型及其底層邏輯；

了解大模型與傳統(tǒng)數(shù)字化產(chǎn)品設(shè)計(jì)流程及技術(shù)實(shí)現(xiàn)的區(qū)別；

掌握基于大模型的數(shù)字化產(chǎn)品設(shè)計(jì)和開發(fā)方法論；

熟悉基于大模型的數(shù)字化產(chǎn)品落地流程及其具體實(shí)現(xiàn)步驟。

 

課程大綱：

單元一 大模型與數(shù)字化產(chǎn)品概述

1、大模型的基本概念及發(fā)展歷程

2、大模型在數(shù)字化產(chǎn)品中的應(yīng)用案例

3、大模型對未來數(shù)字化產(chǎn)品的影響和趨勢

 

單元二 常見大模型類型及其底層邏輯

1、深度學(xué)習(xí)模型與大模型的關(guān)系

1.1)深度學(xué)習(xí)模型的基本原理

1.2)大模型在深度學(xué)習(xí)中的地位和作用

1.3) 深度學(xué)習(xí)模型與大模型的結(jié)合方式

2、常見的大模型類型及其特點(diǎn)

2.1 )語言模型（如GPT系列）

2.2 )圖像識別模型（如ResNet、YOLO,Sora等）

2.3）語音識別與合成模型（如WaveNet、Tacotron等）

2.4） 多模態(tài)大模型（如CLIP、DALL-E等）

3、大模型的底層邏輯與技術(shù)實(shí)現(xiàn)

3.1） 模型架構(gòu)設(shè)計(jì)與優(yōu)化策略

3.2） 數(shù)據(jù)處理與特征工程在大模型中的應(yīng)用

3.3） 模型訓(xùn)練技巧與調(diào)優(yōu)方法

3.4 ）模型評估與性能分析

 

單元三 大模型與傳統(tǒng)數(shù)字化產(chǎn)品設(shè)計(jì)流程的區(qū)別

1、傳統(tǒng)數(shù)字化產(chǎn)品設(shè)計(jì)流程回顧

1.1 )需求分析、產(chǎn)品規(guī)劃與設(shè)計(jì)階段

1.2 )技術(shù)選型、開發(fā)與測試階段

1.3 )上線運(yùn)營與優(yōu)化迭代階段

2、大模型在數(shù)字化產(chǎn)品設(shè)計(jì)中的應(yīng)用與優(yōu)勢

2.1) 大模型在需求分析中的價(jià)值體現(xiàn)

2.2) 大模型在產(chǎn)品規(guī)劃與設(shè)計(jì)中的創(chuàng)新作用

2.3) 大模型在技術(shù)開發(fā)與測試中的效率提升

2.4) 大模型在上線運(yùn)營與優(yōu)化迭代中的持續(xù)改進(jìn)

3、大模型與傳統(tǒng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)的區(qū)別與聯(lián)系

3.1) 傳統(tǒng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)的局限性及挑戰(zhàn)

3.2) 大模型如何突破傳統(tǒng)技術(shù)瓶頸

3.3) 大模型與傳統(tǒng)技術(shù)的結(jié)合方式及*實(shí)踐

 

單元四 基于大模型的數(shù)字化產(chǎn)品設(shè)計(jì)與開發(fā)方法論

1、用戶為中心的設(shè)計(jì)思維

1.1)了解用戶需求與痛點(diǎn)

1.2) 挖掘用戶潛在需求與價(jià)值

1.3) 設(shè)計(jì)符合用戶心智模型的產(chǎn)品體驗(yàn)

2、數(shù)據(jù)驅(qū)動的開發(fā)流程

2.1) 收集并整理相關(guān)數(shù)據(jù)資源

2.2) 利用大模型進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和挖掘

2.3) 將數(shù)據(jù)洞察轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品功能和體驗(yàn)優(yōu)化

3、敏捷開發(fā)與持續(xù)集成/部署方法論

3.1) 敏捷開發(fā)原則及實(shí)踐方法介紹

3.2) 持續(xù)集成/部署在基于大模型的數(shù)字化產(chǎn)品中的應(yīng)用價(jià)值

3.3) 如何實(shí)現(xiàn)高效協(xié)作與快速迭代更新

 

單元六 基于大模型的數(shù)字化產(chǎn)品落地流程及其具體實(shí)現(xiàn)步驟

1、項(xiàng)目立項(xiàng)與團(tuán)隊(duì)組建階段

1.1) 明確項(xiàng)目目標(biāo)、范圍及預(yù)期成果

1.2) 組建具備跨學(xué)科背景的團(tuán)隊(duì)并分配角色職責(zé)

1.3) 制定項(xiàng)目計(jì)劃、里程碑及風(fēng)險(xiǎn)評估策略

2、需求分析與產(chǎn)品設(shè)計(jì)階段

2.1) 深入了解業(yè)務(wù)需求并挖掘潛在價(jià)值點(diǎn)

2.2) 設(shè)計(jì)符合業(yè)務(wù)場景和用戶需求的產(chǎn)品功能及交互體驗(yàn)

2.3) 制定詳細(xì)的產(chǎn)品規(guī)格說明書并明確驗(yàn)收標(biāo)準(zhǔn)

3、技術(shù)開發(fā)與測試驗(yàn)證階段

3.1) 選擇合適的技術(shù)棧并進(jìn)行架構(gòu)設(shè)計(jì)

3.2) 利用大模型進(jìn)行算法開發(fā)、模型訓(xùn)練及調(diào)優(yōu)工作

3.3) 完成系統(tǒng)集成并進(jìn)行全面測試驗(yàn)證工作

4、上線運(yùn)營與優(yōu)化迭代階段

4.1) 制定上線計(jì)劃并準(zhǔn)備相關(guān)資源支持

4.2) 監(jiān)控系統(tǒng)運(yùn)行狀況并及時(shí)處理異常情況

4.3) 收集用戶反饋并進(jìn)行持續(xù)改進(jìn)和優(yōu)化迭代工作

 

AI大模型產(chǎn)品設(shè)計(jì)課程