AI大模型時代下的產(chǎn)品設(shè)計

  培訓講師：李勇

講師背景：
李勇——華為背景互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品運營專家-山東大學研究生計算機專業(yè)10多年互聯(lián)網(wǎng)電商平臺運營實戰(zhàn)經(jīng)驗10多年企業(yè)管理與培訓經(jīng)驗上海鯨工網(wǎng)COO易車配網(wǎng)絡產(chǎn)品VP互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品及運營專家互聯(lián)網(wǎng)營銷與策劃專家國際職業(yè)培訓師行業(yè)協(xié)會認證高級講師曾就職于：華 詳細>>

李勇
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AI大模型時代下的產(chǎn)品設(shè)計詳細內(nèi)容

AI大模型時代下的產(chǎn)品設(shè)計

講授專家：李勇

培訓對象：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

課程時間：1天 (6小時）

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，學員將深入理解大模型在數(shù)字化產(chǎn)品中的應用價值，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：

培訓完結(jié)后，學員能夠：

  • 深入理解大模型在數(shù)字化產(chǎn)品中的應用價值和優(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。

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課程大綱：

單元

大綱

內(nèi)容

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. ?深度學習模型與大模型的關(guān)系

1.1)深度學習模型的基本原理

1.2)大模型在深度學習中的地位和作用

1.3) ?深度學習模型與大模型的結(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用

3.3） 模型訓練技巧與調(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)合方式及最佳實踐

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、范圍及預期成果

1.2) ?組建具備跨學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)務需求并挖掘潛在價值點

2.2) ?設(shè)計符合業(yè)務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

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講授老師介紹：? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

李勇

  • 山東大學研究生 計算機專業(yè)
  • 10多年互聯(lián)網(wǎng)電商平臺運營實戰(zhàn)經(jīng)驗
  • 10多年企業(yè)管理與培訓經(jīng)驗
  • 上海鯨工網(wǎng)COO
  • 易車產(chǎn)品VP
  • 互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品及運營專家
  • 互聯(lián)網(wǎng)營銷與策劃專家
  • 國際職業(yè)培訓師行業(yè)協(xié)會認證高級講師

曾供職于：華為高級督導，百度產(chǎn)品經(jīng)理，易車（車后）VP，鯨工網(wǎng)COO

曾服務的客戶：

  • 運營商：

1）廣東移動、浙江移動、北京移動、上海移動、湖南移動、湖北移動、成都移動、廣東移動南方基地、四川移動、上海電信、貴州電信、湖北省電信、武漢電信、遼寧電信、北京電信、上海聯(lián)通、深圳聯(lián)通、深圳移動、湖南聯(lián)通、黑龍江移動……

2）南京咪咕互動、上海咪咕、中移在線、鐵塔公司、中移蘇研、電信愛音樂公司…..

  • 銀行及保險：

1）銀行：中國銀行、湖北農(nóng)行、湖南農(nóng)行、內(nèi)蒙農(nóng)行、上海建行、上海招商銀行信用卡中心、青島農(nóng)業(yè)銀行、蘇州銀行、興業(yè)銀行…..

  1. 保險：人保產(chǎn)險、泰康人壽、中國銀行、興業(yè)銀行、青島銀行、平安集團……
  • 國家電網(wǎng)及南方電網(wǎng)：
  1. 國家電網(wǎng)：天津電力、浙江省電力、南京電力、河南省電力、山東省電力、北京電力、河北省電力、湖北省電力、丹陽電力、連云港電力、邯鄲電力、鹽城電力、泰興電力、龍巖電力……
  2. 南方電網(wǎng)：廣東省電力、佛山電力、貴州省電力、貴陽電力、玉溪電力……
  3. 國家電網(wǎng)其他公司：國家電網(wǎng)電商公司，國家電網(wǎng)電動汽車、國家電網(wǎng)客服中心（天津及南京）……
  • IT、制造、家居、零售、鋼鐵、服裝、貨運、高速管理等集團公司和政府企業(yè)：

聯(lián)想集團、海爾集團、海信集團、紅星美凱龍、青啤集團、浪潮集團、紅領(lǐng)集團 、賽輪金宇集團、中外運集團、滄州招商局、華菱鋼鐵集團、永城煤電控股、河北高速管理局、浙江高速管理集團、北京城鄉(xiāng)商業(yè)集團、圣象地板集團…..

滴滴公司、京東、百度、俊途旅游網(wǎng)……

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