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AI 产品经理私教课表

AI悦创原创AI产品经理AI产品经理大约 14 分钟...约 4153 字

Project 1: GPT 应用入门课

时值互联网拐点,产品增长乏力,“努力”的边际收益随之锐减,不少人都被迫化身卷王,在旧的赛道里心力交瘁。让新技术助力提效,这题有没有解?

GPT 这个通用智能模型的出现,让新的高效工作流也逐渐浮出水面。不管市场怎么推进,个人最关注的永远是怎么利用 GPT 提效,实现代上班。

新思路、新逻辑
新思路、新逻辑

想要获取 GPT 助力减负的秘诀,就在这么几个问题里。

  • 提问:怎么向 AI 提出高质量、少冗余的需求?
  • 设计:如何独立设计 prompt,指挥 GPT 干活?
  • 迭代:GPT 的答案总是及格以上,交付未满,迭代秘诀是什么?
  • 核心:智能时代的“原话师”需要掌握哪些核心魔法?
  • 重塑:如何使用 GPT 重塑工作流,高效“代上班”?
  • 套路:一份需求多次使用,事半功倍的套路是什么?

ChatGPT 非常强大,但它能发挥多少本事,取决于你怎么挖掘。基于此,我们邀请到了近期专注于实现 AI 代上班和 AI 反内卷的林健,和你分享他独立设计的一系列综合 AI 智能人设和解决方案。让你真正做到“AI 用得好,天天下班早”!

课程主要分为 3 个模块。

课程模块设计

第一模块:基础速通

欢迎来到新世界。这个模块会让你对 GPT 有一个快速的初步了解,提供一些由简入繁的实例指引。同时,带你了解 GPT 的局限性,从而在当前的能力边界内“求最优解”。

你甚至可以转换思维来拓宽边界,把 GPT 当做一个超级中枢,真正实现迷人的“万物无联”。通过 Markdown 和实用符号的加持,你的“智能答案”也能图文并貌,让交付质量秒速提升。

第二模块:黄金秘钥

这个模块会重点深入讲解玩转 GPT 的独家秘诀,拓展和掌握“人 - 智”交互的新思路。学完这个模块,你一定能快速驯服 GPT,成为一名懂设计、有套路、有心法的 GPT Master。这些方法同样可以快速应用到其他 AI 工具,比如 Claude、Bard。

键盘老师也会传授给你轻量的输入法神技,让 GPT 领衔主演的私人智囊团随时随地由你支配,即使在寸土寸金的手机单行对话框,也能解决复杂需求。

第三模块:综合实战

这个模块会带你运用之前掌握的系统知识来进行实战检验,帮你融会贯通、举一反三,能将具体的挑战正确地转化为专业的 prompt 设计,指挥 GPT 输出可交付的工作成果。

密码管理、自学助手、材料整理、数据清洗、数据分析、智能画师,这些高频需求的应用都会在这个模块给你参考答案。在工作上、生活上、学习上都有令人惊艳的收益。

序号名称
前言
01踏浪而行,让GPT成为你的提效助手!
02未来X年 GPT 的动态,都在这儿了
基础速通
01由简入繁,从解答到解决
02破解局限:在边界内求最优解,层层突破
03拆除思维的墙:不止于文本生成
黄金密钥
04不懂就问:让 GPT 教你玩 GPT
05驯服 AI:掌握 prompt 设计

Project 2: AI 大模型之美

2022 年 12 月 ChatGPT 发布,随后迅速火爆全球,相信你已经 get 到它与过往 AI 聊天机器人的不同之处,只要你善于提问,写代码、写邮件、写论文、创作视频脚本、绘画、翻译等几十项任务均不在话下。

OpenAI 的创始人 Sam Altman 说,“通用人工智能(AGI)已经离我们不远了”。我在使用 ChatGPT 完成各种各样的任务,并尝试过 OpenAI 提供的各种 API 之后,也在感叹,“强人工智能已经来了”。

这一次人工智能领域的进展,完全不同于 80 年代的学习理论,也远远超越了 2012 年的深度神经网络的意义,它会变成一场席卷全世界的风暴。AI 应用也不再是算法工程师和机器学习研究人员的专利,而是变成了每个工程师都可以快速学习并参与开发的领域。

这门课程就是要把新一代 AI 应用开发的方法和机会分享给你。无论你是产品经理还是工程师,乃至于 IT 行业之外的业务人员,都值得学一学看一看。通过实践,高效利用新一代 AI 强大的能力,去解决真实场景下的问题。

课程设计

课程共分为 3 个模块。

  • 基础知识篇。 带你探究大型语言模型的基本能力。通过提示语(Prompt)和嵌入式表示(Embedding)这两个核心功能,看看大模型能帮我们解决哪些常见的任务。通过这一部分,你会熟悉 OpenAI 的 API,以及常见的分类、聚类、文本摘要、聊天机器人等功能,能够怎么实现。
  • 实战提高篇。 开始进入真实的应用场景。要让 AI 有用,不是它能简单和我们闲聊几句就可以的。我们希望能够把自己系统里面的信息,和 AI 系统结合到一起去,以解决和优化实际的业务问题。比如优化传统的搜索、推荐;或者进一步让 AI 辅助我们读书读文章;乃至于让 AI 自动根据我们的代码撰写单元测试;最后,我们还能够让 AI 去决策应用调用什么样的外部系统,来帮助客户解决问题。
  • 语音与视觉篇。 光有文本对话的能力是不够的,这部分会进一步让你体验语音识别、语音合成,以及唇形能够配合语音内容的数字人。还会教会你如何利用现在最流行的 Stable Diffusion 这样的开源模型,去生成你所需要的图片。并在最后,把聊天和画图结合到一起去,为你提供一个“美工助理”。
序号名称
前言
01GPT 来了,跑步迎接 AI 爆发的时代
02让 AI 成为你的贴身助理
探索大型语言模型的能力
01重新出发,让我们学会和AI说话
02无需任何机器学习,如何利用大语言模型做情感分析?
03巧用提示语,说说话就能做个聊天机器人
04新时代模型性能大比拼,GPT-3 到底胜在哪里?
05善用 Embedding,我们来给文本分分类
06ChatGPT 来了,让我们快速做个AI应用
07文本聚类与摘要,让 AI 帮你做个总结
08文本改写和内容审核,别让你的机器人说错话
09语义检索,利用 Embedding 优化你的搜索功能
10AI 连接外部资料库,让 Llama Index 带你阅读一本书
11省下钱买显卡,如何利用开源模型节约成本?
12让 AI 帮你写个小插件,轻松处理 Excel 文件
13让 AI 帮你写测试,体验多步提示语
14链式调用,用 LangChain 简化多步提示语
15深入使用 LLMChain,给 AI 连上 Google 和计算器
16Langchain 里的“记忆力”,让 AI 只记住有用的事儿
17让 AI 做决策,LangChain 里的“中介”和“特工”
18流式生成与模型微调,打造极致的对话体验
大型语音与图像模型的应用
19Whisper+ChatGPT:请 AI 代你听播客
20TTS 与语音合成:让你的机器人拥有声音
21DID 和 PaddleGAN:表情生动的数字人播报员
22再探 HuggingFace:一键部署自己的大模型
23OpenClip:让我们搞清楚图片说了些什么
24Stable Diffusion:最热门的开源AI画图工
25ControlNet:让你的图拥有一个“骨架”
26Visual ChatGPT 是如何做到边聊边画的?
27从 Midjourney 开始,探索 AI 产品的用户体验
结束语
28结束语|送你一张通往未来“通用人工智能”时代的船票
29期末测试|来赴一场满分之约!

Project 3: 人工智能初体验

序号标题
01什么是人工智能?
02人工智能是如何实现的

Project 4: 智能客服开发

AI 大模型,是时候落地了

以 ChatGPT 为代表的 AI 大模型技术,经历一众热捧之后,正在回归该有的冷静。冷静下来,企业都在进一步思考到底哪些场景的哪些问题适合用大模型解决。

大模型不是万能的,它的优势和局限并存,就像我们每个人一样。认识到这一点,才是我们真正在产品之中落地大模型技术的开始。最近一个月,虽然大模型的新闻渐少,但落地的企业却越来越多。

作为一名工程师,面对新技术,我们唯一能做的就是跳进去实操,用代码实操。在实操中理解原理,在实操中洞察未来。 这次大模型私教班,将直接聚焦案例,带着你,一步步做一个工业级的智能机器人

抓住新的技术红利

这个私教班有什么特色?

学完即可开发出一个生产环境

可用的智能问答机器人

课程大纲

智能问答机器人 V0.1:小悦横空出世

问答机器人的产品形态我们并不陌生,即用户向机器人提问,机器人可以根据问题给出答案。

早些年,类似的系统的实现方式是在 Excel 中维护一个常见的问答内容对。机器人对问题内容匹配后,自动地回复。但这样的方式效果并不好。

随着大模型技术的发布,我们有了一种更优的解法。V0.1 版本中,我们会 基于大模型技术实现一个最简单的智能问答机器人 (小悦)。

相关技术点

  • 环境搭建
  • Prompt Engineering (In Context Learning、Chain of Thoughts)
  • OpenAI API (Chat Model & Price & Complation)
  • LangChain (Chains & Memorys & PromptTemplate)
  • Streamlit build WebUl
智能问答机器人 V0.4:提高问答准确率

完成了大语言模型的私有化部署后,安全的问题暂时告一段落。我们继续优化小悦回答用户问题的准确率。虽然目前小墨已经可以基于知识库回答问题,但准确率还是没那么高。

比如知识库中有 100 条与提问相关的内容,那 如何从中选出最贴近问题的内容? 以及用户的问题 如果知识库内容没有覆盖到,该如何解决呢? 且看 V0.4 版本。

相关技术点

  • Prompt 优化
  • 私有化 Embedding 模型选型
  • 私有化 LLM 选型
  • 私有化向量数据库选型
  • 多路召回架构
  • 向量入库优化
  • 向量出库优化
智能问答机器人 V0.7:加入多媒体的能力

新的需求又来了。产品经理说,不能全是文本交互,开车路上,最好是用户发一段语音,然后小悦就 能给用户回复语音。 移动端,还是语音交互更方便些。

同时,产品经理试探的问我,是不是可以实现 查找图片的功能? 好吧,我知道了,现在,小悦将正式往 多模态 进军,我们希望可以通过更多元化的方式进行交互,来完成更复杂的任务。

相关技术点

  • DingTalk API
  • 语音模型 (ASR 语音识别 TTS 语音合成)
  • 多模态模型 (CLIP)

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贡献者: AndersonHJB
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