国产精品变态重口在线,国产一级毛片久久久久久久女18,优配网,亚洲欧美日韩成人综合一区 中文字幕久久人妻被中出一区精品_在线人成免费视频69国产_亚洲簧片在线播放_每天av专区无码

產(chǎn)品設(shè)計(jì)革新培訓(xùn)

培訓(xùn)對(duì)象：
產(chǎn)品中心，運(yùn)營(yíng)中心，技術(shù)中心，客服中心等管理運(yùn)營(yíng)相關(guān)人士

課程背景：
本課程在AI大模型迅速發(fā)展的宏觀趨勢(shì)下，旨在解決學(xué)員如何有效利用大模型架構(gòu)設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)數(shù)字化產(chǎn)品的問(wèn)題。通過(guò)本課程，學(xué)員將深入理解大模型在數(shù)字化產(chǎn)品中的應(yīng)用價(jià)值，掌握基于大模型的數(shù)字化產(chǎn)品設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)和落地流程。課程將結(jié)合豐富的案例和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，幫助學(xué)員提升對(duì)大模型架構(gòu)數(shù)字化產(chǎn)品的認(rèn)知和實(shí)踐能力。

課程收益：
培訓(xùn)完結(jié)后，學(xué)員能夠：
深入理解大模型在數(shù)字化產(chǎn)品中的應(yīng)用價(jià)值和優(yōu)勢(shì)；
掌握常見(jiàn)的大模型類型及其底層邏輯；
了解大模型與傳統(tǒng)數(shù)字化產(chǎn)品設(shè)計(jì)流程及技術(shù)實(shí)現(xiàn)的區(qū)別；
掌握基于大模型的數(shù)字化產(chǎn)品設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)方法論；
熟悉基于大模型的數(shù)字化產(chǎn)品落地流程及其具體實(shí)現(xiàn)步驟。

課程大綱：
單元
大綱
內(nèi)容
單元一
大模型與數(shù)字化產(chǎn)品概述
1. 大模型的基本概念及發(fā)展歷程
2. 大模型在數(shù)字化產(chǎn)品中的應(yīng)用案例
3. 大模型對(duì)未來(lái)數(shù)字化產(chǎn)品的影響和趨勢(shì)

單元二
常見(jiàn)大模型類型及其底層邏輯
1. 深度學(xué)習(xí)模型與大模型的關(guān)系
1.1)深度學(xué)習(xí)模型的基本原理
1.2)大模型在深度學(xué)習(xí)中的地位和作用
1.3) 深度學(xué)習(xí)模型與大模型的結(jié)合方式
2.常見(jiàn)的大模型類型及其特點(diǎn)
2.1 )語(yǔ)言模型（如GPT系列）
2.2 )圖像識(shí)別模型（如ResNet、YOLO,Sora等）
2.3）語(yǔ)音識(shí)別與合成模型（如WaveNet、Tacotron等）
2.4） 多模態(tài)大模型（如CLIP、DALL-E等）
3.大模型的底層邏輯與技術(shù)實(shí)現(xiàn)
3.1） 模型架構(gòu)設(shè)計(jì)與優(yōu)化策略
3.2） 數(shù)據(jù)處理與特征工程在大模型中的應(yīng)用
3.3） 模型訓(xùn)練技巧與調(diào)優(yōu)方法
3.4 ）模型評(píng)估與性能分析

單元三
大模型與傳統(tǒng)數(shù)字化產(chǎn)品設(shè)計(jì)流程的區(qū)別
1.傳統(tǒng)數(shù)字化產(chǎn)品設(shè)計(jì)流程回顧
1.1 )需求分析、產(chǎn)品規(guī)劃與設(shè)計(jì)階段
1.2 )技術(shù)選型、開(kāi)發(fā)與測(cè)試階段
1.3 )上線運(yùn)營(yíng)與優(yōu)化迭代階段
2.大模型在數(shù)字化產(chǎn)品設(shè)計(jì)中的應(yīng)用與優(yōu)勢(shì)
2.1) 大模型在需求分析中的價(jià)值體現(xiàn)
2.2) 大模型在產(chǎn)品規(guī)劃與設(shè)計(jì)中的創(chuàng)新作用
2.3) 大模型在技術(shù)開(kāi)發(fā)與測(cè)試中的效率提升
2.4) 大模型在上線運(yùn)營(yíng)與優(yōu)化迭代中的持續(xù)改進(jìn)
3.大模型與傳統(tǒng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)的區(qū)別與聯(lián)系
3.1) 傳統(tǒng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)的局限性及挑戰(zhàn)
3.2) 大模型如何突破傳統(tǒng)技術(shù)瓶頸
3.3) 大模型與傳統(tǒng)技術(shù)的結(jié)合方式及*實(shí)踐

單元四
基于大模型的數(shù)字化產(chǎn)品設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)方法論
1.用戶為中心的設(shè)計(jì)思維
1.1)了解用戶需求與痛點(diǎn)
1.2) 挖掘用戶潛在需求與價(jià)值
1.3) 設(shè)計(jì)符合用戶心智模型的產(chǎn)品體驗(yàn)
2.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的開(kāi)發(fā)流程
2.1) 收集并整理相關(guān)數(shù)據(jù)資源
2.2) 利用大模型進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和挖掘
2.3) 將數(shù)據(jù)洞察轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品功能和體驗(yàn)優(yōu)化
3.敏捷開(kāi)發(fā)與持續(xù)集成/部署方法論
3.1) 敏捷開(kāi)發(fā)原則及實(shí)踐方法介紹
3.2) 持續(xù)集成/部署在基于大模型的數(shù)字化產(chǎn)品中的應(yīng)用價(jià)值
3.3) 如何實(shí)現(xiàn)高效協(xié)作與快速迭代更新

單元六
基于大模型的數(shù)字化產(chǎn)品落地流程及其具體實(shí)現(xiàn)步驟
1.項(xiàng)目立項(xiàng)與團(tuán)隊(duì)組建階段
1.1) 明確項(xiàng)目目標(biāo)、范圍及預(yù)期成果
1.2) 組建具備跨學(xué)科背景的團(tuán)隊(duì)并分配角色職責(zé)
1.3) 制定項(xiàng)目計(jì)劃、里程碑及風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估策略
2.需求分析與產(chǎn)品設(shè)計(jì)階段
2.1) 深入了解業(yè)務(wù)需求并挖掘潛在價(jià)值點(diǎn)
2.2) 設(shè)計(jì)符合業(yè)務(wù)場(chǎng)景和用戶需求的產(chǎn)品功能及交互體驗(yàn)
2.3) 制定詳細(xì)的產(chǎn)品規(guī)格說(shuō)明書(shū)并明確驗(yàn)收標(biāo)準(zhǔn)
3.技術(shù)開(kāi)發(fā)與測(cè)試驗(yàn)證階段
3.1) 選擇合適的技術(shù)棧并進(jìn)行架構(gòu)設(shè)計(jì)
3.2) 利用大模型進(jìn)行算法開(kāi)發(fā)、模型訓(xùn)練及調(diào)優(yōu)工作
3.3) 完成系統(tǒng)集成并進(jìn)行全面測(cè)試驗(yàn)證工作
4.上線運(yùn)營(yíng)與優(yōu)化迭代階段
4.1) 制定上線計(jì)劃并準(zhǔn)備相關(guān)資源支持
4.2) 監(jiān)控系統(tǒng)運(yùn)行狀況并及時(shí)處理異常情況
4.3) 收集用戶反饋并進(jìn)行持續(xù)改進(jìn)和優(yōu)化迭代工作

產(chǎn)品設(shè)計(jì)革新培訓(xùn)