这是求职产品经理系列的第180篇文章

哈喽大家好,最近一直很多人找我要的两个干货资料:《起薪4万,AI产品经理模型基本功-13个经典模型》以及《AI产品经理求职高频30题以及答案解析》耗时1个月终于整理完成了!

说明: 1)两个文档总字数4.98万,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)高频面试的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PDF格式文档,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】 1.1KNN 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Offer1.3 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】 6.1SVM 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】 7.1K-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
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

整理不易,耗时一整个月,所以咱们这个干货资料不是免费的,因为后面打算持续更新,所以价格梯度如下

1-10名:¥19.9

11-30名:¥29.9

31-50名:¥49.9

51-80名:¥79.9

81名以上:¥99

直接通过以下视频号小店下单即可,下单之后私信:xuelaoban667获取资料大礼包。

当然后续其他很多干货资料我会直接分享到咱们AI求职交流群中,所以没有在群里的可以私信我,拉你入群。

推荐内容