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《AI大模型时代下的产品设计》
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| 单元 | 大纲 | 内容 |
| 单元一 | 大模型与数字化产品概述 |
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| 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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