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【全593集】B站最全最细的AI产品经理零基础全套教程,2026最新版,包含所有干货!七天就能从小白到大神!少走99%的弯路!学完即就业,带你玩转AI!

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2026-05-20 15:30:10
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什么是AI产品经理?这个岗位能干多久?卡年龄吗?卡学历吗?能拿多少? 今天我一次性给你讲清楚,你会发现,我的理解和所有人的都不一样。 想搞清楚什么是AI产品经理,那得先去了解传统的互联网产品是怎么做出来的。 传统产品一般分为两个端,对吧?前端和后端。后端是干嘛的?操作数据库,然后提供数据给到前端。然后呢,前端去组装这些数据,最后生成一个界面,给到用户去使用。这个,就是传统的一个产品架构。 那AI产品实际上是在干嘛?它是在我们的传统产品架构之上,加上了AI的能力。 AI的核心是啥?大模型!它有语音理解能力、图像识别能力,也就是给我们的产品赋予了智慧。 接下来我举一个例子,你就明白了。就以点奶茶这个功能为案例。 传统产品是怎么做的? 用户需要先选择口味、选择价格,然后判断支付余额够不够再支付,然后奶茶送到。在传统产品经理眼里,其核心就是三大块:用户场景 + 基础功能 + 业务实现。 那假如说我们想把这个点奶茶的功能做成一个AI产品,主要也是由核心三大板块组成: 第一个,大模型。 大模型就是大脑,但是它只能告诉你怎么做,它不干活,所以我们需要"一双手"。 第二个,Tools也就是工具。 这里的"手"就有点类似我们传统的基础能力,再加上Agent能力、任务编排。因为我们跟大模型下达指令的时候,不是让它天马行空地乱来,我们需要对它有一些约束,提些要求。 第三个,产品逻辑与交互。 就是怎么让用户用得爽、用得自然。 一个真正的AI产品就等于我刚才说的这三大板块再加上传统产品中的前端部分以及后端部分。 现在我们模拟一下点奶茶。用户拿起手机:“请帮我点一杯奶茶,按照我之前经常点的习惯。” 用户说完之后,大模型就会去解读你过往的行为习惯以及历史数据。它一看,哦,你要喝茶颜还是蜜雪?今天是否生理期能不能加冰,下一步就进入到Agent的流程以及调度,实现点奶茶的操作。 AI产品的魅力的就在于用户只需要拿起手机说一句话,它就帮你把点奶茶的所有工作做完了! 好,说完什么是AI产品经理后,接下来大家最关心的肯定是:这个岗位能干多久? 开始之前我们需要明白现在企业基本分为两类:有的在搞AI,有的想搞AI。 企业从观望到投入,最后到All in AI,就是这个岗位的增长期,一般观望期是在5年左右。 包括你们也是一样的,有的人已经开始搞AI了,有的人还在观望。所以每年要搞AI的人也是会越来越多。所有的岗位都在涨,入局的人也在涨,这就是行业上行期。 所以,你说能干多久? 在行业初期,相当于是10年前的前端、Java这个阶段, 差不多就是5年,这叫康波周期 所以我说你想做AI产品经理,就一个字:快! 下一个风口来的时候,可能10年以后了,10年后你多大?还有精力吗? 所以说能在20多、30多的时候抓住一次风口,真的是一件非常幸福的事情啊! 30岁以上的互联网人,有可能这就是你的最后一次机会了。 那接下来,你们肯定想问:我该怎么学?能拿多少K?我也想在今年进入这个门槛不算高的AI岗位。 这里我把它分成了四个阶段,分别对应了 15K、20K、30K、40K。 第一阶段,15K: 掌握做AI产品的基础认知。Python基础,不需要会写,但要能看懂、RAG原理、向量数据库、LangChain、LangGraph基本理解、提示词工程,怎么跟大模型对话、大模型API的使用场景。 第二阶段,20K: 掌握AI产品的设计与落地能力。Tools、Skills的设计、MCP统一接入、产品原型设计,如何设计AI功能的交互、用户场景挖掘。 第三阶段,30K: 主要是产品的优化与迭代能力。大模型技术边界的理解——什么能做,什么做不了、提示词优化、模型选型、数据分析与AB测试、用户反馈闭环。拿30K左右,轻轻松松。 第四阶段,40K: 要有产品的统筹与规划能力,解决复杂AI产品问题。多Agent集群的产品设计、AI产品的商业化路径、技术-产品-商业的三角平衡。 详细学习路径和教程,先学什么后学什么,做什么项目,可以666抱走。 好,接下来,我们再来看:卡不卡学历,卡不卡年龄。本科行不行?35岁了还能转吗?能拿多少K? 大家大可以去招聘网站上看一下,学历基本就是本科,有少部分要求是研究生起步的。学历基本不是硬门槛,能力和项目经验更重要。 年龄呢?基本都没有限制!很多招聘信息上不写年龄限制,更看重的是产品sense、AI理解、项目经验。 那薪资呢? 一线城市,北京、上海、深圳等: 15K到40K。你优秀,你牛逼,那就拿40K。你学的非常一般,能干活,那就是15K。 二线城市,比如说长沙、武汉、郑州: 范围一般是12K到30K。你很菜但能干活,12K。你很牛逼很优秀,30K。 比如你在长沙搜"前端开发",全是6K、10K的。没有对比就没有伤害。 选择一定是大于努力的,这些都是从招聘网站扒下来的数据。
2023年踩着风口加入AI大模型吃到第一波红利;西安电子科技大学计算机研究生;关注我,了解科技最前沿技术!
视频选集
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点开本视频前你需要知道什么是AI产品经理?
04:20
【第一篇:基础认知】1、AI产品经理介绍
03:20
【第一篇:基础认知】2、AI产品经理介绍-AI2.0背景
02:42
【第一篇:基础认知】3、AI产品经理介绍-行业与职业现状
01:36
【第一篇:基础认知】4、AI产品经理介绍-AI产品经理解析
04:34
【第一篇:基础认知】5、AI产品经理介绍-求职路径与策略
01:59
【第一篇:基础认知】6、AI产品经理介绍-学习准备与总结
02:55
【第二篇:AI产品的发展】1、AI的发展史(大模型演变及概念)
13:14
【第二篇:AI产品的发展】2、AI产品经理的关键定义
08:04
【第二篇:AI产品的发展】3、大模型出现后带来的变化
06:53
【第二篇:AI产品的发展】4、AI产品经理的特点
11:39
【第二篇:AI产品的发展】5、AI产品经理从哪里切入与职业发展
08:08
【第二篇:AI产品的发展】6、AI产品产业的3层架构(与就业有关)
06:39
【第三篇:提示词工程】1、什么是提示工程
04:52
【第三篇:提示词工程】2、Prompt的组成元素
07:21
【第三篇:提示词工程】3、OpenAI调用
05:39
【第三篇:提示词工程】4、少样本提示
05:17
【第三篇:提示词工程】5、思维链COT
07:50
【第三篇:提示词工程】6、Ltm提示方法
07:21
【第三篇:提示词工程】7、思维树TOT
10:59
【第三篇:提示词工程】8、思维树算24数代码落地
07:04
【第三篇:提示词工程】9、Prompt的攻击与防护
06:39
【第四篇:RAG】1-RAG初识
13:52
【第四篇:RAG】2-RAG索引的构建_P2
13:12
【第四篇:RAG】3-RAG检索重排_P3
12:10
【第四篇:RAG】4-RAG文档分块_P4
16:19
【第四篇:RAG】5-RAG文本向量化_P5
15:18
【第四篇:RAG】6-GraphRAG 原理_P6
14:28
【第四篇:RAG】7-LangChain开发的RAG_P7
18:32
【第五篇:LangChain】1-LangChainV1.2新特性介绍
24:55
【第五篇:LangChain】2-LangchainV1.2最新版-申请大模型配置APIKey(win系统)
06:02
【第五篇:LangChain】3-LangchainV1.2最新版-申请大模型配置APIKey(mac系统)
02:53
【第五篇:LangChain】4-LangchainV1.2最新版-hello-langchain
03:11
【第五篇:LangChain】5-LangchainV1.2最新版-models模型调用&动态模型调用
13:35
【第五篇:LangChain】6-LangchainV1.2最新版-提示词模板ChatPromptTemplate
03:26
【第五篇:LangChain】7-LangchainV1.2最新版-消息messages
03:32
【第五篇:LangChain】8-LangchainV1.2最新版-系统提示词system_prompt
06:20
【第五篇:LangChain】9-LangchainV1.2最新版-outputparser和content_blocks
10:58
【第五篇:LangChain】10-LangchainV1.2最新版-链Chain和LCEL
06:40
【第五篇:LangChain】11-LangchainV1.2最新版-高级链RunnableLambda
09:12
【第五篇:LangChain】12-LangchainV1.2最新版-结构化输出structured_output
04:00
【第五篇:LangChain】13-LangchainV1.2最新版-工具tool
09:15
【第五篇:LangChain】14-LangchainV1.2最新版-中间件Middleware
14:09
【第六篇:Agent】01.Agent概念、组成与决策
09:08
【第六篇:Agent】02.Agent决策应用场景分析
07:58
【第六篇:Agent】03.Agent规划子任务拆解_COT与TOT_
13:21
【第六篇:Agent】04.思维树24点拓展与react框架
16:42
【第六篇:Agent】05.Agent记忆(memory)
11:20
【第六篇:Agent】06.Agent工具使用介绍
03:26
【第六篇:Agent】08.Agent认知框架之Plan-and-Execute
11:55
【第六篇:Agent】09.self-Ask
10:16
【第六篇:Agent】10.Thinking and Self-Refection
07:58
【第六篇:Agent】11.ReAct框架案例实现
09:57
【第六篇:Agent】12.ReAct RAG Agent
11:20
【第七篇:Coze+Dify等低代码平台】Coze本地部署
15:09
【第七篇:Coze+Dify等低代码平台】CherryStudio搭建本地AI知识库,三大痛点与进阶方案。
19:44
【第七篇:Coze+Dify等低代码平台】Coze入门教程,智能家居设备问答助手
05:47
【第七篇:Coze+Dify等低代码平台】Dify搭建简单的知识库问答工作流-1
06:02
【第七篇:Coze+Dify等低代码平台】Dify搭建简单的知识库问答工作流-2
05:57
【第七篇:Coze+Dify等低代码平台】Dify搭建简单的知识库问答工作流-3
13:21
【第七篇:Coze+Dify等低代码平台】基于Dify+Qwen3快速构建Text2SQL查询系统
15:34
【第七篇:Coze+Dify等低代码平台】基于Dify的RAG问答工作流
18:54
【第七篇:Coze+Dify等低代码平台】基于Dify构建数据分析平台
10:53
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