薛老板产品派
这是求职产品经理系列的第
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篇文章
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说明： 1）两个文档总字数 5.42 万，不管是模型基本功还是每个问题的答案都尽可能详尽； 2）重点给大家深度讲解了机器学习、深度学习、AIGC三个大方向的 13个 经典模型
3）每个模型从 实现 原理、应用场景、优缺点 三个产品经理必懂的维度深度讲解，结合应用案例更易于大家理解 4）从百度、腾讯、字节、商汤、科大讯飞等面试精选AI面试高频面试30题， 后续会继续补充 5）高频面试包含AI产品经理通用问题和AIGC项目相关问题，每一个问题都给出了 回答思路、回答框架以及参考答案 ，帮助大家提高面试准备效率 6）本内容为飞书文档格式，大家可以随到随学
详细的目录如下，需要的小伙伴可以详细看一下~
第一章：机器学习和深度学习的关系
第二章：机器学习7大经典算法 算法一 ：K 近邻算法【分类算法】 1.1 KNN 算法的实现原理 1.2 KNN应用场景举例：预测候选人能不能拿到 Offer 1.3 KNN 算法优缺点 算法二 ：线性回归【回归算法】 2.1 线性回归算法的实现原理 2.2 线性回归算法的应用场景：广告投放 2.3 线性回归算法的优缺点 算法三 ：逻辑回归【分类算法】 3.1 逻辑回归算法的原理 3.2 逻辑回归算法的应用 3.3 逻辑回归算法的优缺点 算法四 ：朴素贝叶斯【分类算法】 4.1 朴素贝叶斯算法实现原理 4.2 朴素贝叶斯的应用案例：要不要购买延误险 4.3 朴素贝叶斯的优缺点 算法五 ：决策树与随机森林【分类算法】 5.1 决策树算法的实现原理 5.2 决策树的应用案例：预测用户违约 5.3 决策树的优缺点 5.4 随机森林：集体的力量 算法六： 支持向量机【分类算法】 6.1 SVM 算法的实现原理 6.2 SVM应用场景：预测股票市场的涨与跌？ 6.3 SVM 算法优缺点 算法七 ：K-means 聚类算法【回归算法】 7.1 K-means 算法实现原理 7.2 应用案例： K-means 算法对用户分层 7.3 K-means 聚类算法的优缺点 第三章：深度学习3大经典模型 一、神经网络 二、深度学习经典模型一：CNN算法（卷积神经网络） 2.1 CNN模型的实现原理 2.2 CNN模型的应用场景及缺点 三、深度学习经典模型二：RNN算法（循环神经网络） 3.1 RNN模型的实现原理 3.2 RNN模型的应用场景 四、深度学习经典模型三：GAN算法（生成式对抗网络） 4.1 GAN模型的实现原理 4.2 GAN模型的应用场景 五、深度学习的优缺点 第四章：AIGC的3大底层算法 一、Transformer模型 二、GPT系列模型 三、Diffusion模型 第五章：AI产品经理面试高频30题及答案解析 第一类： 自我介绍 第二类： AI技术背景 2.1 什么是特征清洗、数据变换？ 2.2 什么是过拟合和欠拟合？ 2.3 什么是跨时间测试和回溯测试？ 2.4 什么是训练集、验证集和测试集？ 2.5 你之前负责产品中使用的最核心的算法是什么？这种算法有哪些优缺点？ 2.6 对深度学习有哪些了解？深度学习的应用场景有哪些？ 2.7 机器学习的三大类应用场景都是什么？ 2.8 逻辑回归相比于线性回归，有什么区别？ 2.9你能介绍一下KNN/朴素贝叶斯/SVM/CNN/Diffusion/NLP的原理吗？你熟悉哪几种深度学习和机器学习算法？都有哪些区别？ 第三类： 工作场景类 3.1 AI算法工程师说你的需求实现不了怎么办？ 3.2 如果公司研发资源不足以实现你想要的功能，怎么办？ 3.3 训练模型时，数据集都有哪些来源？找不到合适的数据集怎么办？ 3.4 工作中，用什么样的方法清洗和整理数据？ 3.5 你怎么评估一个模型的好坏？ 第四类： AI产品经验 4.1 系统的介绍一下你负责的某某AI产品 4.2 工作中做的最失败的事情/项目/遇到的最大困难是什么？ 4.3 请说说你们产品的主要竞品是谁？ 第五类： 产品素养类 5.1 AI 产品经理和传统产品经理的区别是什么？ 5.2 AI 产品经理的工作流程和工作职责是什么？ 5.3 AI目前在B和C有哪些落地场景？ 5.4 什么样的AI产品算是成功的产品？ 5.5 平时在哪些网站/渠道学习AI产品知识？ 5.6 你们的模型构建流程是怎么样的？ 第六类： 行业认知 6.1 你怎么看待 AI 或者人工智能行业？对于整个AI行业有哪些认知？ 6.2 结合我们公司的业务场景，通过 AI 技术可以做哪些工作来提升用户体验？ 第七类： 其他问题 7.1 为什么想做AI产品？ 7.2 你做AI产品有哪些优劣势？ 7.3未来的职业规划是什么？ 第八类： 自由提问 「 V 1.1 新增9个问题 」 1、目前人工智能项目一般采用什么算法或模型，近些年的使用的算法或模型有什么变化
2、AI产品经理在针对算法的选择上，需要承担哪些职责，举一个具体的模型选型的例子
3、在选择特定的AI算法或者模型时，AI产品经理应如何考虑算法的性能、精确度和计算成本与业务目标之间的关系？如何通过恰当的算法选择提升了产品性能或用户体验
4、大模型是怎么训练出来的，在特征工程部分大概的过程是人为寻找的特征值还是按规则机器寻找的特征值（比如CNN）
5、如果你作为OpenAI的核心人员，你会如何通过内部资源协调，实现参数量的提升和算法服务的性能及表现的提升
6、面对大量数据，AI产品经理如何处理数据的采集、清洗和标注工作？在这些过程中，承担的是什么角色，这个过程中有没有遇到哪些问题，是如何解决的；在模型训练过程中，如何确保数据的质量和模型的准确性？
7、面对各国（主要是国内）的数据保护和隐私法规，AI产品经理应如何确保产品的合规性？过往是否有遇到哪些因数据安全问题产生重大隐患和实际影响，这些问题如果以现在来看是否可以规避
8、在跨职能团队（如工程师、设计师、市场专家等）中，AI产品经理如何有效沟通和协调，以确保产品的顺利开发和推广？
9、为什么GAN网络被SD的扩散模型取代了？仅仅是因为GAN网络的训练过程不稳定以及机器资源要求高这两个原因吗？
随便截几张预览图片： 随便截图的示例一：KNN模型
随便截图的示例二：线性回归模型
随便截图的示例三：GPT训练过程
随便截图的示例四：高频面试题及答案
随便截图的示例五：高频面试题及答案
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