一、夯实AI基础知识

1. 深刻理解AI-为什么被称为百年新机遇
  2. AI产业分层和商业模式、新的交互方式改变、新的产品设计（从功能到场景）
  案例：生成式AI重新定义体验，客服从被动服务变为主动服务

3. AI产品经理能力核心能力和不同职级
  4. AI产品经理能力和传统产品经理的区别

4.1 AI产品经理和不同角色高效协同流程
  4.2 AI产品需求分析变化（算法需求提出）
  4.3 AI效果评估

4.3.1效果跟踪（了解实现方式、提供标注数据、跟进实验结果和多数据源验证）

4.3.2 效果优化（基于Badcase、配合算法工程师调整参数、训练模型、提升指标

5. AI产品经理工作职责和工作能力

6. 人工智能三大能力以及应用场景：理性能力（理解能力、生成能力和推理能力）、情感能力、知识能力

6.1 利用三个能力在金融的应用，零售和财富、商业银行和城商行等12大应用方向详解（并结合应用的技术）

案例：平安银行赋能智能营销定位、背景、价值和难点、卡点解决方案
  案例：北京银行运营助手、问答机器人
  案例：工行金融市场投研助手
  案例：长沙银行智能问答助手迭代，比传统机器人高出43.4%

7. 人工智能技术应知应会(结合案例，用通俗易懂的方式和大家讲）

7.1 机器学习
  7.1.1 机器学习全流程（问题定义-数据处理-特征工程-模型训练-模型评估-模型应用）
  7.1.2 机器学习和业务评估指标
  7.1.3 常见算法和应用场景（逻辑回归、K聚类、贝叶斯、决策树、深度神经网络、决策树）

案例：利用决策树能力-基于基础信息年龄等特征预测年收入、流失模型预测
  案例：利用逻辑回归预测点击率和转化率

7.2计算机视觉CV与卷积CNN在不同行业应用、项目实操

7.3语音交互：ASR、TTS、SSML与隐马尔科夫在不同行业应用、项目实操
  7.3.1自然语言处理NLP与循环神经网络RNN在不同行业应用、项目实操7.3.2 AIGC：Transformer模型与RLHF在不同行业应用、项目实操
  7.3.3 知识图谱定义、应用场景和构建方法

8. 如何提高AI能力、行业洞察

8.1 产品学习：深度体验AI，产品分析框架、利用KIMI、秘塔等工具；
  8.2 技术边界学习：论文
  8.3 相关工作号推荐

二、知识武装：如何写好AI提示词

1.万物皆可Prompt：BROKE五步法

1.1阐述背景
  1.2.定义角色：人设具备什么专业能力
  1.3定义目标：希望AI为你实现什么，输出什么
  1.4定义关键结果：内容框架、字数篇幅、面向对象
  1.5 试验并改进

2.Prompt实战

2.1 用Prompt进行用户调研、市场调研，发现行业新机会
  2.2 用Promptj进行数据分析
  3.语料对产品的价值
  案例：智能客服

三、AI项目实操基础

1. 战略制定的房子图(这个是我做的咨询项目，可以基于此让技术进行案例分享）

1.1.基于行业视角：AIGC浪潮下的广电行业
  1.2.基于友商视角：芒果、央视基于AI打造的新质生产力
  1.3.基于自己视角：优劣势
  1.4.基于用户视角

2. 芒果TV利用I用WHY-What-how思维定位做基于IP角色的粉剧互动跨次元对话产品

2.1 深度剖析芒果TV为什么要做AI AGENT

(1)行业视角：分析了六大类AI   AGENT的优缺点
  (2)竞品视角：
  (3)用户视角：基于自己的两大优势，粉丝属性极强的用户群、高知名度IP，版权在手
  2.2 指标制定
  3.3 在MVP-规模化增长和商业化三阶段遇到的问题以及解决方案和沉淀的Know-how
  (1)MVP阶段：仅1个月时间，从idea到上线,首发联动《大宋少年志2》，跑通节目组对接、剧本学习、模型优化、场景开发整套流程，形成可快速复用多个IP的标准化模式
  亮点：群聊-七斋茶话会提高留存，1VS1提高复购
  核心问题：过于”工具“化，缺少产品闭环逻辑，全靠用户主动发现趣味性，导致老用户留存不理想的三个核心问题
  三个问题，分别为AI过于被动，不会主动发问，互动门槛高；问题2，触达场景较为单一，用户转化路径长；问题3，用户互动深度浅，聊几句就不知道聊什么？
  基于问题一采取以下三个策略，入群时刻：角色主动搭讪，冷场时刻，角色主动提问；回到站内，角色私信召回
  基于问题二采取以下三个策略，角色弹幕空降，角色评论互动，角色朋友圈
  基于问题三采取以下三个策略，签名及周边物料，录制入场券

(2)规模化阶段：制定规模化增长剧选择的逻辑和人设模型（避免模型聊飞了）
  小说改编,训练素材更丰富
  男女主粉丝群体庞大
  偶像题材，更具想象空间
  亮点：切中用户核心体验，引发粉丝在社群和微博超话进行大量自发宣传
  (3)商业化阶段：会员权益&社交，赋能更多影视综

四、AI未来展望

1. 首月留存率有提升空间，优秀互联网平均的首月留存率为63%，而AI头部平均是42%，最高的目前有56%
  2. DAU /MAU互联网是51%，除了C.AISHI   41%,其他均值是14%，频次低
  3. 变现能力不足，比如Talkie半年累计收入约为31万美元
  4. 基于AI胡说八道，多邻国是如何进行产品设计的
  基于这三个问题，行业打算验证的解法和背后思考
  5. 聚焦金融行业，AI未来挑战（数据隐私、幻觉和道德伦理）