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AI大模型產(chǎn)品設(shè)計課程

 

培訓(xùn)對象：產(chǎn)品中心，運營中心，技術(shù)中心，客服中心等管理運營相關(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)用價值，掌握基于大模型的數(shù)字化產(chǎn)品設(shè)計、開發(fā)和落地流程。課程將結(jié)合豐富的案例和實踐經(jīng)驗，幫助學(xué)員提升對大模型架構(gòu)數(shù)字化產(chǎn)品的認知和實踐能力。

 

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)計流程及技術(shù)實現(xiàn)的區(qū)別；

掌握基于大模型的數(shù)字化產(chǎn)品設(shè)計和開發(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

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)實現(xiàn)

3.1） 模型架構(gòu)設(shè)計與優(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)計流程的區(qū)別

1、傳統(tǒng)數(shù)字化產(chǎn)品設(shè)計流程回顧

1.1 )需求分析、產(chǎn)品規(guī)劃與設(shè)計階段

1.2 )技術(shù)選型、開發(fā)與測試階段

1.3 )上線運營與優(yōu)化迭代階段

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

2.1) 大模型在需求分析中的價值體現(xiàn)

2.2) 大模型在產(chǎn)品規(guī)劃與設(shè)計中的創(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) 大模型在上線運營與優(yōu)化迭代中的持續(xù)改進

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

3.1) 傳統(tǒng)技術(shù)實現(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*實踐

 

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

1、用戶為中心的設(shè)計思維

1.1)了解用戶需求與痛點

1.2) 挖掘用戶潛在需求與價值

1.3) 設(shè)計符合用戶心智模型的產(chǎn)品體驗

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)用價值

3.3) 如何實現(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現(xiàn)步驟

1、項目立項與團隊組建階段

1.1) 明確項目目標、范圍及預(yù)期成果

1.2) 組建具備跨學(xué)科背景的團隊并分配角色職責

1.3) 制定項目計劃、里程碑及風險評估策略

2、需求分析與產(chǎn)品設(shè)計階段

2.1) 深入了解業(yè)務(wù)需求并挖掘潛在價值點

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

2.3) 制定詳細的產(chǎn)品規(guī)格說明書并明確驗收標準

3、技術(shù)開發(fā)與測試驗證階段

3.1) 選擇合適的技術(shù)棧并進行架構(gòu)設(shè)計

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

3.3) 完成系統(tǒng)集成并進行全面測試驗證工作

4、上線運營與優(yōu)化迭代階段

4.1) 制定上線計劃并準備相關(guān)資源支持

4.2) 監(jiān)控系統(tǒng)運行狀況并及時處理異常情況

4.3) 收集用戶反饋并進行持續(xù)改進和優(yōu)化迭代工作

 

AI大模型產(chǎn)品設(shè)計課程