我带了一位传统行业的产品经理，专业背景与AI毫无关联，也不会写代码。但她坚定要转型进入AI大模型领域，从一开始就目标明确：拿到AI产品offer，入行AI。
在他的努力下，她在2个月内成功拿到了大疆的AI产品经理Offer。
她的目标公司非常聚焦：字节、阿里、腾讯、百度、小米、大疆等头部互联网及AI公司。
下面是我为她规划的转型路径，分为三个阶段，全程紧扣“产品经理”的能力迁移与AI知识补充：
第一阶段：AI基础认知与技术理解（14天）
虽然他不需成为算法专家，但必须理解AI产品背后的逻辑。我们推荐他通过B站等平台快速学习以下内容：
Python编程基础：仅学习到能读懂简单代码、理解数据结构和流程的程度，重在培养技术沟通能力。
神经网络与Transformer原理：重点放在“为什么这样设计”以及“在产品中的应用场景”，比如推荐系统、NLP任务中的模型角色。
技术边界认知：明确AI能做什么、不能做什么，为后续的需求设计打下基础。
产品经理视角：学习技术不是为了coding，而是为了理解研发团队的语言，准确评估需求实现的可能性与成本。
第二阶段：Prompt工程与AI交互设计（10天）
作为AI产品经理，掌握如何让大模型高效工作至关重要。我们为他设计了Prompt专项提升：
系统学习Prompt编写技巧：参考了业内优秀的Prompt框架，并参加了两次实战培训。
精读5篇AI产品设计文献：从用户体验、交互逻辑、场景适配等角度拆解AI产品的设计思路。
逻辑拆解训练：将复杂任务分解为模型可理解的步骤，培养结构化思考能力。
产品经理视角：Prompt本质是“人机交互设计”，重点在于如何将用户需求转化为机器可理解、可执行的指令。
第三阶段：项目实战与成果积累（1个月）
光有理论不够，必须有拿得出手的“AI产品思维”证据。我们督促他完成了以下实战作业：
场景化Prompt设计：针对5个常见产品场景输出Prompt方案，例如：
数据分析场景：用Prompt快速生成用户行为洞察报告。
日报/周报自动化：设计Prompt模板，帮助团队提升效率。
文章改写与优化：针对不同受众生成不同风格的内容。
AI产品需求文档练习：结合大模型能力，撰写一份AI功能的需求文档，突出与普通功能的差异点。
面试作品集：将以上内容整理成作品集，展示从学习到应用的全过程
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在他的努力下，她在2个月内成功拿到了大疆的AI产品经理Offer。
她的目标公司非常聚焦：字节、阿里、腾讯、百度、小米、大疆等头部互联网及AI公司。
下面是我为她规划的转型路径，分为三个阶段，全程紧扣“产品经理”的能力迁移与AI知识补充：
第一阶段：AI基础认知与技术理解（14天）
虽然他不需成为算法专家，但必须理解AI产品背后的逻辑。我们推荐他通过B站等平台快速学习以下内容：
Python编程基础：仅学习到能读懂简单代码、理解数据结构和流程的程度，重在培养技术沟通能力。
神经网络与Transformer原理：重点放在“为什么这样设计”以及“在产品中的应用场景”，比如推荐系统、NLP任务中的模型角色。
技术边界认知：明确AI能做什么、不能做什么，为后续的需求设计打下基础。
产品经理视角：学习技术不是为了coding，而是为了理解研发团队的语言，准确评估需求实现的可能性与成本。
第二阶段：Prompt工程与AI交互设计（10天）
作为AI产品经理，掌握如何让大模型高效工作至关重要。我们为他设计了Prompt专项提升：
系统学习Prompt编写技巧：参考了业内优秀的Prompt框架，并参加了两次实战培训。
精读5篇AI产品设计文献：从用户体验、交互逻辑、场景适配等角度拆解AI产品的设计思路。
逻辑拆解训练：将复杂任务分解为模型可理解的步骤，培养结构化思考能力。
产品经理视角：Prompt本质是“人机交互设计”，重点在于如何将用户需求转化为机器可理解、可执行的指令。
第三阶段：项目实战与成果积累（1个月）
光有理论不够，必须有拿得出手的“AI产品思维”证据。我们督促他完成了以下实战作业：
场景化Prompt设计：针对5个常见产品场景输出Prompt方案，例如：
数据分析场景：用Prompt快速生成用户行为洞察报告。
日报/周报自动化：设计Prompt模板，帮助团队提升效率。
文章改写与优化：针对不同受众生成不同风格的内容。
AI产品需求文档练习：结合大模型能力，撰写一份AI功能的需求文档，突出与普通功能的差异点。
面试作品集：将以上内容整理成作品集，展示从学习到应用的全过程
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