运营商AI驱动下的产品设计革新

  培训讲师：李勇

讲师背景：
李勇——华为背景互联网产品运营专家-山东大学研究生计算机专业10多年互联网电商平台运营实战经验10多年企业管理与培训经验上海鲸工网COO易车配网络产品VP互联网产品及运营专家互联网营销与策划专家国际职业培训师行业协会认证高级讲师曾就职于：华 详细>>

李勇
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运营商AI驱动下的产品设计革新详细内容

运营商AI驱动下的产品设计革新

培训对象：产品中心，运营中心，技术中心，客服中心等管理运营相关人士





课程时间：2天 (12小时）





课程背景：



本课程在AI大模型迅速发展的宏观趋势下，旨在解决学员如何有效利用大模型架构设计和开发数字化产品的问题。通过本课程，学员将深入理解大模型在数字化产品中的应用价值，掌握基于大模型的数字化产品设计、开发和落地流程。课程将结合丰富的案例和实践经验，帮助学员提升对大模型架构数字化产品的认知和实践能力。



课程收益：



培训完结后，学员能够：



² 深入理解大模型在数字化产品中的应用价值和优势；



² 掌握常见的大模型类型及其底层逻辑；



² 了解大模型与传统数字化产品设计流程及技术实现的区别；



² 掌握基于大模型的数字化产品设计和开发方法论；



² 熟悉基于大模型的数字化产品落地流程及其具体实现步骤。





课程大纲：









































































单元





大纲





内容





单元一





大模型与数字化产品概述





1. 大模型的基本概念及发展历程



2. 大模型在数字化产品中的应用案例



3. 大模型对未来数字化产品的影响和趋势





单元二





常见大模型类型及其底层逻辑





1. 深度学习模型与大模型的关系



1.1)深度学习模型的基本原理



1.2)大模型在深度学习中的地位和作用



1.3) 深度学习模型与大模型的结合方式



2.常见的大模型类型及其特点



2.1 )语言模型（如GPT系列）



2.2 )图像识别模型（如ResNet、YOLO,Sora等）



2.3）语音识别与合成模型（如WaveNet、Tacotron等）



2.4） 多模态大模型（如CLIP、DALL-E等）



3.大模型的底层逻辑与技术实现



3.1） 模型架构设计与优化策略



3.2） 数据处理与特征工程在大模型中的应用



3.3） 模型训练技巧与调优方法



3.4 ）模型评估与性能分析





单元三





大模型与传统数字化产品设计流程的区别





1.传统数字化产品设计流程回顾



1.1 )需求分析、产品规划与设计阶段



1.2 )技术选型、开发与测试阶段



1.3 )上线运营与优化迭代阶段



2.大模型在数字化产品设计中的应用与优势



2.1) 大模型在需求分析中的价值体现



2.2) 大模型在产品规划与设计中的创新作用



2.3) 大模型在技术开发与测试中的效率提升



2.4) 大模型在上线运营与优化迭代中的持续改进



3.大模型与传统技术实现的区别与联系



3.1) 传统技术实现的局限性及挑战



3.2) 大模型如何突破传统技术瓶颈



3.3) 大模型与传统技术的结合方式及最佳实践





单元四





基于大模型的数字化产品设计与开发方法论





1.用户为中心的设计思维



1.1)了解用户需求与痛点



1.2) 挖掘用户潜在需求与价值



1.3) 设计符合用户心智模型的产品体验



2.数据驱动的开发流程



2.1) 收集并整理相关数据资源



2.2) 利用大模型进行数据分析和挖掘



2.3) 将数据洞察转化为产品功能和体验优化



3.敏捷开发与持续集成/部署方法论



3.1) 敏捷开发原则及实践方法介绍



3.2) 持续集成/部署在基于大模型的数字化产品中的应用价值



3.3) 如何实现高效协作与快速迭代更新





单元六





基于大模型的数字化产品落地流程及其具体实现步骤





1.项目立项与团队组建阶段



1.1) 明确项目目标、范围及预期成果



1.2) 组建具备跨学科背景的团队并分配角色职责



1.3) 制定项目计划、里程碑及风险评估策略



2.需求分析与产品设计阶段



2.1) 深入了解业务需求并挖掘潜在价值点



2.2) 设计符合业务场景和用户需求的产品功能及交互体验



2.3) 制定详细的产品规格说明书并明确验收标准



3.技术开发与测试验证阶段



3.1) 选择合适的技术栈并进行架构设计



3.2) 利用大模型进行算法开发、模型训练及调优工作



3.3) 完成系统集成并进行全面测试验证工作



4.上线运营与优化迭代阶段



4.1) 制定上线计划并准备相关资源支持



4.2) 监控系统运行状况并及时处理异常情况



4.3) 收集用户反馈并进行持续改进和优化迭代工作







 

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