第一章 AI PM 角色认知与能力模型演进
1、传统PM vs AI PM：底层认知与能力解构
2、AI产品落地全生命周期视角 (从0到1)
3、大模型时代(LLM AIGC)的产品经理新定位
4、第一阶段：AI产品经理核心认知与落地实战 阶段测试
第二章 技术理解力 大模型与算法原理
5、AI PM 的技术底座 深度学习与NLP CV极简入门
6、大语言模型(LLM)机制解析：Transformer与Token
7、多模态AI技术浅析：文生图、音视频、Vision
8、Agent 智能体架构与 RAG 检索增强生成
9、模型微调(Fine-Tuning)与 API 调优全流程
10、第二阶段：AI PM 技术理解力与选型决策 阶段测试
第三章 需求挖掘与 AI 产品设计方法论
11、需求洞察：人性敏锐度与“痛点-方案”匹配
12、以数据为中心(Data-Centric)的产品设计思维
13、Prompt 工程学：如何为 AI 写入高效“指令”
14、人机交互(HCI)新范式：Copilot 与 Agent 界面
15、AI PRD 编写规范与传统 PRD 的异同
16、概率性产品设计与容错机制 (Fallback Design)
17、第三阶段：需求洞察、数据思维与AI产品设计 阶段测试
第四章 大模型应用与企业 AI 商业落地
18、企业私有知识库(RAG)原理与应用场景
19、什么是 AI Agent？智能体业务逻辑与案例
20、商业大模型选型指南：主流模型能力对比
21、企业 AI 部署方案通识：SaaS 调用与私有化
22、行业+AI 标杆案例拆解：B端提效与C端体验
23、AI 落地避坑指南：企业引入 AI 的常见误区
24、第四阶段：架构选型、部署策略与行业实战 阶段测试
25、综合实训作业一：「智服」跨境电商智能售后 Agent (MVP方案设计)
第五章 AI 产品评测、数据治理与安全合规
26、AI 产品评估体系构建：如何量化“模型好不好”
27、Ground Truth 黄金数据集构建与维护
28、数据资产闭环与飞轮效应 (Data Flywheel)
29、AI 安全、伦理与版权合规 (AIGC备案)
30、AI 产品的防诱导与提示词注入防范
31、第五阶段：评估体系、数据飞轮与安全合规 阶段测试
第六章 商业化、产品运营与 ROI 评估
32、AI 产品的商业化模式与定价策略
33、AI 项目 ROI 算账：成本模型与收益评估
34、AI 产品的 Growth 增长与用户留存
35、AB 测试与灰度发布在 AI 产品中的应用
36、AI 产品数据看板与关键 KPI 指标设计
37、第六阶段：商业化、运营增长与科学验证 阶段测试
第七章 AI PM 实战演练与职业进阶
38、实战演练一：从0到1设计一个企业级 Copilot
39、实战演练二：构建自动化 Agent 工作流项目
40、项目评审与路演：AI 产品方案答辩与点评
41、AI PM 的跨部门协作与团队沟通指南
42、个人 AI 工具箱搭建：提升 PM 自身的 AI 生产力
43、AI PM 终身成长路线与未来趋势展望
44、第七阶段：实战演练、跨界协作与效能跃升 阶段测试
45、综合实训作业二：「AI 超级员工」从 0 到 1 全链路产品设计与商业验证方案
