在这里分享一套2个月上岸AIGC产品经理的思路，普通人可以直接抄！
一：多看行业资讯网站或者公众号
转行AIGC必看的网站/公主号：
新智元：AI深度文章；
机器之心：行业资讯、ai干货、新产品；
量子位：公关PR稿；行业新闻更新速度快；
IT桔子：AI领域的投&融–资；
ChatGPT Plugin导航网站：各种插件集合，强推
第二、多看行业研报，形成宏观且系统认知
给大家说几个我自己常用的研报获取来源
慧博投研
艾瑞
萝卜投研
东方财富网
第三、明确细分领域，搭建自己的知识库
AIGC目前核心就是四大方向：文本、图片、音频、视频。建议按照求职城市（各领域的岗位数多少）、工作背景（工作内容与AI的相关度）、个人兴趣（个人看好的方向）这三个维度选定一个方向深耕。
选定方向之后，需要搭建自己的知识库。
建议是放到飞书/石墨/有道云笔记等这种在线文档中，随时看到重要资讯或者信息都可以及时同步。我们上面讲到的行业网站、研报等渠道都是可以很好帮助我们搭建知识库的方法。
格式按照自己的习惯就好，可以参考：时间、核心观点、自己的感悟和理解、原文链接等维度进行汇总，方便后续浏览和查看。
第四、系统掌握AIGC相关的基础知识
AIGC产品经理的能力地图
1）深度学习发展史
2）人工智能公司分类
3）AI产品经理分类
4）大模型时代产品经理需要了解的AI应用上下游关系
5）大模型时代产品从图形用户界面转向自然语言用户界面
AIGC产品经理的工作内容
1）AI产品经理的能力要求
2）AI 产品经理工作全流程
机器学习算法：核心的7大要掌握
1）人工智能、机器学习、深度学习的关系
2）什么是机器学习
3）机器学习的分类
4）机器学习的一般流程
5）监督学习：线性回归
6）监督学习：逻辑回归
7）监督学习：贝叶斯
8）监督学习：决策树
9）监督学习：K临近算法
10）监督学习：支持向量机)SVM
11）非监督学习：K均值聚类K-means
- 强化学习
13）生成对抗网络GAN
计算机视觉（CV）
1）常见视觉任务简介
2）常见视觉任务-图像分类
3）常见视觉任务-目标检测
4）常见视觉任务-图像分割
5）常见视觉任务-OCR文档分析系统
自然语言处理NLP
1）常见NLP任务-情感分析
2）常见NLP任务-电商商品评价
3）常见NLP任务-舆情分析
4）常见NLP任务-电影评价
5）常见人工智能框架
深度学习算法
1）深度学习基础-神经网络
2）深度学习基础-反向传播
3）卷积神经网络CNN
4）CNN多层卷积抽取复杂特征过程
5）循环神经网络RNN
6）长短时记忆网络LSTM
大模型算法：扩散模型、transformer等
1）什么是大模型
- 为什么需要大模型
3）大模型大特点
4）生成式AI不同方向企业分布
5）大模型创新应用-以character.AI为例的AI机器人
6）大模型创新应用-以Jasper AI为例的文案生成
7）大模型创新应用-以Stability AI为例的图片生成
8）大模型创新应用-以Runway为例的视频生成
9）AIGC对于提升内容生产力的巨大价值
第五、需要学AIGC技能模型，完成实战项目
做AIGC产品经理一定要有实战项目经验，一般来说需要包含：
AIGC市场调研
AIGC需求分析
AIGC产品竞品分析
AIGC技术可行性调研
产品脑图和流程图
AIGC 产品原型图设计
AIGC产品说明文档
AIGC算法验收及迭代
基于以上方法论和流程建议大家做两个项目：AI文本生成类（对话机器人）以及AI图片生成类，当前这两方面的招聘量极大。
因为AIGC的四大落地场景（文本、图片、音频、视频），目前音频和视频的技术效果还很不尽如人意，距离大规模落地应用还很长远，所以这方面的招聘量比较少。
项目一：AI对话机器人类实战项目
1）什么是Prompt
2）通向AGI之路，两个阶段总览
3）LLMs的发展历程
4）最近10年深度学习模型主要迭代
5）为什么大模型有如此大的表现力
6）ChatGPT是如何训练的
7）大模型的微调
8）几种常见的微调方法
9）ChatGLM3介绍
10）ChatGLM效果评估
11）通用大模型存在的问题
12）RAG（检索增强生成）
13）LangChain介绍
14）LangChain组件
15）基于LangChain RAG流程
16）向量数据库搜索
17）LangChain-Chatchat
- 配置自己的LangChain+llm服务
项目二：图片生成类实战项目
1）什么是Stable Diffusion
2）扩散模型：Diffusion Model
3）扩散模型的向前扩散（训练过程）
4）扩散模型的向后扩散（生成图片过程）
5）Stable Diffusion如何生成图片
6）Latent Space和VAE
- SD web UI的使用
8）提示词的书写方法
9）什么是LoRA
- 为什么要使用LoRA
11）SD微调的4种方法
12）LoRA训练
13）初识ControlNet
- 使用ControlNet
15）ControlNet使用场景：线稿上色
16）ControlNet使用场景：建筑设计
17）ControlNet使用场景：手绘图作画
18）ControlNet使用场景：人物姿态
19）ControlNet使用场景：局部重绘
20）写真生成完整流程
21）写真生成完整优化思路
第六、将项目经验融合到简历中，完成简历的撰写
我们做的实战项目一定需要与过往的工作经验想结合，体现在简历上，这样才能向面试官证明：我是真的有相关经验的，不是转行的，而是跳槽的！
简历的写作方法参考如下：
❤️第七、简历投递，准备面试高频题目
一边投简历，一边我们要开始准备面试高频题目，比如我给大家整理了一些，看大家是否都能回答的很好：
第一类：自我介绍
第二类：AI技术背景
2.1 什么是特征清洗、数据变换？
2.2 什么是过拟合和欠拟合？
2.3 什么是跨时间测试和回溯测试？
2.4 什么是训练集、验证集和测试集？
2.5 你之前负责产品中使用的最核心的算法是什么？这种算法有哪些优缺点？
2.6 对深度学习有哪些了解？深度学习的应用场景有哪些？
2.7 机器学习的三大类应用场景都是什么？
2.8 逻辑回归相比于线性回归，有什么区别？
2.9你能介绍一下KNN/朴素贝叶斯/SVM/CNN/Diffusion/NLP的原理吗？你熟悉哪几种深度学习和机器学习算法？都有哪些区别？
第三类：工作场景类
3.1 AI算法工程师说你的需求实现不了怎么办？
3.2 如果公司研发资源不足以实现你想要的功能，怎么办？
3.3 训练模型时，数据集都有哪些来源？找不到合适的数据集怎么办？
3.4 工作中，用什么样的方法清洗和整理数据？
3.5 你怎么评估一个模型的好坏？
第四类：AI产品经验
4.1 系统的介绍一下你负责的某某AI产品
4.2 工作中做的最失败的事情/项目/遇到的最大困难是什么？
4.3 请说说你们产品的主要竞品是谁？
第五类：产品素养类
5.1 AI 产品经理和传统产品经理的区别是什么？
5.2 AI 产品经理的工作流程和工作职责是什么？
5.3 AI目前在B和C有哪些落地场景？
5.4 什么样的AI产品算是成功的产品？
5.5 平时在哪些网站/渠道学习AI产品知识？
5.6 你们的模型构建流程是怎么样的？
第六类：行业认知
6.1 你怎么看待 AI 或者人工智能行业？对于整个AI行业有哪些认知？
6.2 结合我们公司的业务场景，通过 AI 技术可以做哪些工作来提升用户体验？
第七类：其他问题
7.1 为什么想做AI产品？
7.2 你做AI产品有哪些优劣势？
7.3未来的职业规划是什么？
7.4 目前有哪些offer?怎么选择?
7.5 为什么从xxx(主要是实习、工作)离职?
7.6 你在实习/工作的过程中遇到过哪些困难?最大的困难是什么?怎么解决的?在这 过程中你学到了什么?
7.7 你觉得你实习/工作期间做的最好的项目是哪个?为什么?具体介绍一下?(项目内容)
7.8 你参与/负责的产品在市面上有哪些竞品?你们的竞争优势是什么?你更 看好哪款产品?(产品了解程度)
7.9 你平时比较喜欢哪款产品?它哪个地方吸引你?有什么可以改进的地方? (产品分析)
7.10 什么样的产品能够算作成功的产品?(产品洞察)
7.11 为什么选择xxx公司?
7.12 如果同时面对几个需求但精力有限，如何安排?(需求规划)
7.13 如果你负责的某个需求要被延期，你会怎么解决?(需求规划)
7.14 如何从0-1设计一款产品?(产品流程)
7.15 如何给一个产品进行改版发布?(产品发布)
7.16 在设计产品的过程中如何获取用户需求?(需求获取)
7.17 和老板观念发生冲突如何解决?(应变能力、沟通能力)
7.18 和开发人员发生矛盾会怎么解决?(沟通能力)
7.19 面对客户临时增加的新需求，应该如何处理?(应变能力)
7.20 新产品如何获取种子用户?(用户运营)
7.21 你平时都是通过哪些渠道搜集学习哪些互联网相关的信息？
7.22 用户调研中定性和定量调研的区别和联系
7.23 你是如何进行项目管理的？如何保障项目保质保量按时上线。
7.24 需求评审时研发说需求实现不了怎么办？
7.25 什么是用户粘性，如何提升用户的粘性？
7.26 你大概什么时候可以到岗？
7.27 你用过我们的产品么？对我们的产品有啥建议？
7.28 为什么XX个月没有工作？职场空窗期该如何解释
7.29 如何将用户需求转化为产品需求？
7.30 作为产品经理该如何进行竞品分析？方法论是什么？
7.31 作为产品经理如何进行产品迭代以及版本规划
7.32 你是怎么做用户调研的？
7.33 你是怎么做数据分析的？
7.34 你在找工作时最看重的是什么？如何进行排序？
7.35 怎样评估项目/产品的可行性？
7.36 你是如何理解“互联网思维”的？
第八类：AIGC项目类问题
8.1 目前人工智能项目一般采用什么算法或模型，近些年的使用的算法或模型有什么变化
8.2 AI产品经理在针对算法的选择上，需要承担哪些职责，举一个具体的模型选型的例子
8.3 在选择特定的AI算法或者模型时，AI产品经理应如何考虑算法的性能、精确度和计算成本与业务目标之间的关系？如何通过恰当的算法选择提升了产品性能或用户体验
8.4 大模型是怎么训练出来的，在特征工程部分大概的过程是人为寻找的特征值还是按规则机器寻找的特征值（比如CNN）
8.5 如果你作为OpenAI的核心人员，你会如何通过内部资源协调，实现参数量的提升和算法服务的性能及表现的提升
8.6 面对大量数据，AI产品经理如何处理数据的采集、清洗和标注工作？在这些过程中，承担的是什么角色，这个过程中有没有遇到哪些问题，是如何解决的；在模型训练过程中，如何确保数据的质量和模型的准确性？
8.7 面对各国（主要是国内）的数据保护和隐私法规，AI产品经理应如何确保产品的合规性？过往是否有遇到哪些因数据安全问题产生重大隐患和实际影响，这些问题如果以现在来看是否可以规避
8.8 在跨职能团队（如工程师、设计师、市场专家等）中，AI产品经理如何有效沟通和协调，以确保产品的顺利开发和推广？
8.9 为什么GAN网络被SD的扩散模型取代了？仅仅是因为GAN网络的训练过程不稳定以及机器资源要求高这两个原因吗？
说真的，这两年看着身边一个个搞Java、C++、前端、数据、架构的开始卷大模型，挺唏嘘的。大家最开始都是写接口、搞Spring Boot、连数据库、配Redis，稳稳当当过日子。
结果GPT、DeepSeek火了之后，整条线上的人都开始有点慌了，大家都在想：“我是不是要学大模型，不然这饭碗还能保多久？”
我先给出最直接的答案：一定要把现有的技术和大模型结合起来，而不是抛弃你们现有技术！掌握AI能力的Java工程师比纯Java岗要吃香的多。
即使现在裁员、降薪、团队解散的比比皆是……但后续的趋势一定是AI应用落地！大模型方向才是实现职业升级、提升薪资待遇的绝佳机遇！
这绝非空谈。数据说话
2025年的最后一个月，脉脉高聘发布了《2025年度人才迁徙报告》，披露了2025年前10个月的招聘市场现状。
AI领域的人才需求呈现出极为迫切的“井喷”态势
2025年前10个月，新发AI岗位量同比增长543%，9月单月同比增幅超11倍。同时，在薪资方面，AI领域也显著领先。其中，月薪排名前20的高薪岗位平均月薪均超过6万元，而这些席位大部分被AI研发岗占据。
与此相对应，市场为AI人才支付了显著的溢价：算法工程师中，专攻AIGC方向的岗位平均薪资较普通算法工程师高出近18%；产品经理岗位中，AI方向的产品经理薪资也领先约20%。
当你意识到“技术+AI”是个人突围的最佳路径时，整个就业市场的数据也印证了同一个事实：AI大模型正成为高薪机会的最大源头。
最后
我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。
我整理出这套 AI 大模型突围资料包【允许白嫖】：
- ✅从入门到精通的全套视频教程
- ✅AI大模型学习路线图（0基础到项目实战仅需90天）
- ✅大模型书籍与技术文档PDF
- ✅各大厂大模型面试题目详解
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- ✅大模型入门实战训练
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④各大厂大模型面试题目详解
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