這是求職產(chǎn)品經(jīng)理系列的第180篇文章
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3)每個(gè)模型從實(shí)現(xiàn)原理、應(yīng)用場(chǎng)景、優(yōu)缺點(diǎn)三個(gè)產(chǎn)品經(jīng)理必懂的維度深度講解,結(jié)合應(yīng)用案例更易于大家理解 4)從百度、騰訊、字節(jié)、商湯、科大訊飛等面試精選AI面試高頻面試30題,后續(xù)會(huì)繼續(xù)補(bǔ)充 5)高頻面試的每一個(gè)問題都給出了回答思路、回答框架以及參考答案,幫助大家提高面試準(zhǔn)備效率 6)本內(nèi)容為PDF格式文檔,大家可以隨到隨學(xué)
詳細(xì)的目錄如下,需要的小伙伴可以詳細(xì)看一下~
第一章:機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的關(guān)系
第二章:機(jī)器學(xué)習(xí)7大經(jīng)典算法
算法一:K近鄰算法【分類算法】
1.1KNN 算法的實(shí)現(xiàn)原理
1.2 KNN應(yīng)用場(chǎng)景舉例:預(yù)測(cè)候選人能不能拿到Offer
1.3 KNN 算法優(yōu)缺點(diǎn)
算法二:線性回歸【回歸算法】
2.1 線性回歸算法的實(shí)現(xiàn)原理
2.2 線性回歸算法的應(yīng)用場(chǎng)景:廣告投放
2.3 線性回歸算法的優(yōu)缺點(diǎn) 算法三:邏輯回歸【分類算法】
3.1 邏輯回歸算法的原理
3.2 邏輯回歸算法的應(yīng)用
3.3 邏輯回歸算法的優(yōu)缺點(diǎn)
算法四:樸素貝葉斯【分類算法】
4.1 樸素貝葉斯算法實(shí)現(xiàn)原理
4.2 樸素貝葉斯的應(yīng)用案例:要不要購(gòu)買延誤險(xiǎn) 4.3 樸素貝葉斯的優(yōu)缺點(diǎn) 算法五:決策樹與隨機(jī)森林【分類算法】
5.1 決策樹算法的實(shí)現(xiàn)原理
5.2 決策樹的應(yīng)用案例:預(yù)測(cè)用戶違約
5.3 決策樹的優(yōu)缺點(diǎn)
5.4 隨機(jī)森林:集體的力量
算法六:支持向量機(jī)【分類算法】
6.1SVM 算法的實(shí)現(xiàn)原理
6.2 SVM應(yīng)用場(chǎng)景:預(yù)測(cè)股票市場(chǎng)的漲與跌? 6.3 SVM 算法優(yōu)缺點(diǎn)
算法七:K-means 聚類算法【回歸算法】
7.1K-means 算法實(shí)現(xiàn)原理
7.2 應(yīng)用案例:K-means 算法對(duì)用戶分層 7.3 K-means 聚類算法的優(yōu)缺點(diǎn)
第三章:深度學(xué)習(xí)3大經(jīng)典模型
一、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
二、深度學(xué)習(xí)經(jīng)典模型一:CNN算法(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))
2.1 CNN模型的實(shí)現(xiàn)原理
2.2 CNN模型的應(yīng)用場(chǎng)景及缺點(diǎn) 三、深度學(xué)習(xí)經(jīng)典模型二:RNN算法(循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))
3.1 RNN模型的實(shí)現(xiàn)原理 3.2 RNN模型的應(yīng)用場(chǎng)景
四、深度學(xué)習(xí)經(jīng)典模型三:GAN算法(生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò))
4.1 GAN模型的實(shí)現(xiàn)原理 4.2 GAN模型的應(yīng)用場(chǎng)景
五、深度學(xué)習(xí)的優(yōu)缺點(diǎn)
第四章:AIGC的3大底層算法
一、Transformer模型
二、GPT系列模型
三、Diffusion模型
第五章:AI產(chǎn)品經(jīng)理面試高頻30題及答案解析
第一類:自我介紹
第二類:AI技術(shù)背景
2.1 什么是特征清洗、數(shù)據(jù)變換? 2.2 什么是過擬合和欠擬合? 2.3 什么是跨時(shí)間測(cè)試和回溯測(cè)試? 2.4 什么是訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集? 2.5你之前負(fù)責(zé)產(chǎn)品中使用的最核心的算法是什么?這種算法有哪些優(yōu)缺點(diǎn)?
2.6對(duì)深度學(xué)習(xí)有哪些了解?深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用場(chǎng)景有哪些?
2.7 機(jī)器學(xué)習(xí)的三大類應(yīng)用場(chǎng)景都是什么?
2.8 邏輯回歸相比于線性回歸,有什么區(qū)別? 2.9你能介紹一下KNN/樸素貝葉斯/SVM/CNN/Diffusion/NLP的原理嗎?你熟悉哪幾種深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法?都有哪些區(qū)別?
第三類:工作場(chǎng)景類
3.1 AI算法工程師說你的需求實(shí)現(xiàn)不了怎么辦?
3.2 如果公司研發(fā)資源不足以實(shí)現(xiàn)你想要的功能,怎么辦?
3.3 訓(xùn)練模型時(shí),數(shù)據(jù)集都有哪些來(lái)源?找不到合適的數(shù)據(jù)集怎么辦?
3.4 工作中,用什么樣的方法清洗和整理數(shù)據(jù)?
3.5 你怎么評(píng)估一個(gè)模型的好壞?
第四類:AI產(chǎn)品經(jīng)驗(yàn)
4.1 系統(tǒng)的介紹一下你負(fù)責(zé)的某某AI產(chǎn)品
4.2工作中做的最失敗的事情/項(xiàng)目/遇到的最大困難是什么?
4.3 請(qǐng)說說你們產(chǎn)品的主要競(jìng)品是誰(shuí)?
第五類:產(chǎn)品素養(yǎng)類
5.1 AI 產(chǎn)品經(jīng)理和傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理的區(qū)別是什么?
5.2 AI 產(chǎn)品經(jīng)理的工作流程和工作職責(zé)是什么?
5.3 AI目前在B和C有哪些落地場(chǎng)景?
5.4 什么樣的AI產(chǎn)品算是成功的產(chǎn)品?
5.5平時(shí)在哪些網(wǎng)站/渠道學(xué)習(xí)AI產(chǎn)品知識(shí)? 5.6你們的模型構(gòu)建流程是怎么樣的? 第六類:行業(yè)認(rèn)知
6.1 你怎么看待 AI 或者人工智能行業(yè)?對(duì)于整個(gè)AI行業(yè)有哪些認(rèn)知?
6.2 結(jié)合我們公司的業(yè)務(wù)場(chǎng)景,通過 AI 技術(shù)可以做哪些工作來(lái)提升用戶體驗(yàn)? 第七類:其他問題
7.1 為什么想做AI產(chǎn)品?
7.2 你做AI產(chǎn)品有哪些優(yōu)劣勢(shì)?
7.3未來(lái)的職業(yè)規(guī)劃是什么?
第八類:自由提問
隨便截幾張預(yù)覽圖片: 隨便截圖的示例一:KNN模型
隨便截圖的示例二:線性回歸模型
隨便截圖的示例三:GPT訓(xùn)練過程
隨便截圖的示例四:高頻面試題及答案
隨便截圖的示例五:高頻面試題及答案
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