课程简介
通过方法论、案例剖析与实战演练相结合的方式，助力学员全方位提升 AI 产品管理能力。课程涵盖 AI 产品经理角色认知、产品定位与市场洞察、产品规划、需求管理、设计体验、研发测试、运营等核心模块，旨在培养学员从 0 到 1 打造 AI 产品的实战能力，为学员提供系统化、实战化的学习路径，推动 AI 产品从创意到落地的全过程。
目标收益
1、系统认知与实战技能：深入理解 AI 产品经理的角色定位、能力模型与工作流程，掌握从产品规划到运营的全生命周期管理技能，提升在 AI 领域的专业素养。
2、市场洞察与产品定位：学会精准进行 AI 行业、竞品、用户分析，明确产品定位，为产品成功奠定基础，确保产品方向与市场需求高度契合。
3、实战演练与经验传承：通过真实案例与小组实践，将理论知识转化为实际操作能力，汲取讲师多年实战经验，快速提升解决复杂问题的能力，加速职业成长。
培训对象
产品经理
课程大纲
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Day1 Part1 AI 产品经理角色认知与工作模式升级 |
0， 讲师个人简介，课程简介 1.1 AI 产品经理角色认知 - 产品经理能力模型 - AI 产品经理能力模型 1.2 AI 产品经理的技术素养 - AI 技术的发展演变 - AI 技术的核心原理 1.3 AI 产品经理的分类 - 模型类产品职能 - 平台类产品职能 - 应用类产品职能 - 方案类产品职能 1.4 AI 产研团队的组成模式 - 以技术为导向 - 以产品为导向 - 以业务为导向 1.5 AI 产品经理的工作流程 - 标准产品研发工作流程 - AI 产品研发工作流程调整 【本章收益：帮助学员清晰的理解 AI 产品经理的角色定位、能力模型、技术素养、职能模式、工作环节等等重要信息，先从工作认知上有全面的理解】 |
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Day1 Part2 专业能力之AI 产品定位与市场洞察 |
2.1 认识产品定位 - 什么是产品定位 - 产品定位为什么关键 - 产品定位四要素 【实践演练：现场每个小组，针对所在项目正在或想要做的产品场景领域，明确其产品定位，加深产品思考】 2.2 市场分析与洞察 - AI 行业分析 - AI 竞品分析 - AI 技术分析 - 用户/客户分析 【实践演练：在现场以小组为单位，完成 AI 产品行业分析、竞品分析或用户分析等信息梳理和思考】 【本章收益：帮助学员认知到底要做什么样的产品能力，如何推动产品成功，专业深入的市场分析洞察是产品工作方向正确的前提，以合理指导后续产品动作】 |
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Day1 Part3 专业能力之AI 产品规划梳理 |
3.1，制定产品目标 - AI 产品目标维度 - 制定 AI 产品目标 3.2，梳理产品计划 - 产品计划的关键要素 - 产品计划的输出形式 【实践演练】：现场每个小组，进行产品目标、产品计划的思考和输出，老师进行现场指导】 【本章收益：做好产品规划思考是团队的行动纲要，产品经理要学会步步思考和拆解关键步骤，使得产品从想法到落地更有指导性和节奏】 |
| QA | 各模块安排 QA 环节，解答学员个性化疑问 |
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Day2 Part4 专业能力之AI 产品需求管理 |
4.1 需求收集管理 - 需求收集挖掘 - 需求理解分析 4.2 需求评估管理 - 需求评估方法 - 需求优先级安排 4.3 AI 产品需求特点 - AI 产品增量维度 - AI 产品需求输出 【实践演练：在现场以小组为单位，进行需求整理、分析、评估，思考要做的重点需求以及阶段性计划】 【本章收益：如何挖掘需求，以保证在多种多样的声音中，能够过滤信息噪音，如何评估需求重要性，面向 AI 产品需求需要关注的特点，做好统筹需求管理】 |
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Day2 Part5 专业能力之AI 产品设计体验 |
5.1 产品设计的 5 个层次 - 产品体验 5 层框架解析 5.2 产品设计的使用体验 - 视觉表现体验 - 动态交互体验 5.3 AI 产品的设计特点 - AI 产品的 13 个重点设计原则 【实践演练：在现场以小组为单位，选取部分产品需求，进行产品模块设计输出，以用户视角进行体验】 【本章收益：帮助学员掌握产品体验设计的通用框架、典型方法、了解 AI 产品主要注意的设计原则等，以思考和设计出符合用户预期和习惯的产品体验】 |
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Day2 Part6 专业能力之AI 产品研发测试 |
6.1 产品研发 - AI 产品研发工作支持 - AI 产品数据工作支持 - AI 产品研发配合要点 6.2 产品测试 - AI 产品质量评测支持 - AI 产品测试配合要点 6.3 产研项目管理 - 项目经理 vs 产品经理 - 产品经理的项目管理能力 - AI 项目管理的关键点 【本章收益：了解需求不是产品工作的全部重心，AI 产品研发和测试也是非常重要的环节，需要丝滑紧密配合，以及学习如何运用项目管理工具和技巧进行协作】 |
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Day3 Part7 专业能力之AI 产品运营思维 |
7.1 AI 产品发布运营 - 如何进行产品验证 - 如何进行发布准备 7.2 AI 产品用户运营 - 用户获取 - 用户反馈管理 - 用户维系 - 用户评价管理 7.3 AI 产品数据运营 - 数据指标体系 - 数据日常监控 - 数据多维分析 - 数据语料积累 【实践演练：现场让每个小组，进行用户运营、数据分析探讨，以及梳理后续可以尝试的内容或活动运营方式】 【本章收益：帮助学员全面学习和了解产品从上线开始之后的全部运营环节，每项运营工作如何开展，需要掌握的技能有哪些，以更好的支持产品上线后的诊断与发展】 |
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Day3 Part8 AI 产品总结分享会 |
8 学习总结、共创与成果分享 经过一系列的学习和实践，为了巩固学习效果，每个小组回顾完整思考过程，在现场进行总结和共创输出，可以基于小组主题形成产品汇报分享 |
| QA | 各模块安排 QA 环节，解答学员个性化疑问 |
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Day1 Part1 AI 产品经理角色认知与工作模式升级 0， 讲师个人简介，课程简介 1.1 AI 产品经理角色认知 - 产品经理能力模型 - AI 产品经理能力模型 1.2 AI 产品经理的技术素养 - AI 技术的发展演变 - AI 技术的核心原理 1.3 AI 产品经理的分类 - 模型类产品职能 - 平台类产品职能 - 应用类产品职能 - 方案类产品职能 1.4 AI 产研团队的组成模式 - 以技术为导向 - 以产品为导向 - 以业务为导向 1.5 AI 产品经理的工作流程 - 标准产品研发工作流程 - AI 产品研发工作流程调整 【本章收益：帮助学员清晰的理解 AI 产品经理的角色定位、能力模型、技术素养、职能模式、工作环节等等重要信息，先从工作认知上有全面的理解】 |
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Day1 Part2 专业能力之AI 产品定位与市场洞察 2.1 认识产品定位 - 什么是产品定位 - 产品定位为什么关键 - 产品定位四要素 【实践演练：现场每个小组，针对所在项目正在或想要做的产品场景领域，明确其产品定位，加深产品思考】 2.2 市场分析与洞察 - AI 行业分析 - AI 竞品分析 - AI 技术分析 - 用户/客户分析 【实践演练：在现场以小组为单位，完成 AI 产品行业分析、竞品分析或用户分析等信息梳理和思考】 【本章收益：帮助学员认知到底要做什么样的产品能力，如何推动产品成功，专业深入的市场分析洞察是产品工作方向正确的前提，以合理指导后续产品动作】 |
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Day1 Part3 专业能力之AI 产品规划梳理 3.1，制定产品目标 - AI 产品目标维度 - 制定 AI 产品目标 3.2，梳理产品计划 - 产品计划的关键要素 - 产品计划的输出形式 【实践演练】：现场每个小组，进行产品目标、产品计划的思考和输出，老师进行现场指导】 【本章收益：做好产品规划思考是团队的行动纲要，产品经理要学会步步思考和拆解关键步骤，使得产品从想法到落地更有指导性和节奏】 |
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QA 各模块安排 QA 环节，解答学员个性化疑问 |
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Day2 Part4 专业能力之AI 产品需求管理 4.1 需求收集管理 - 需求收集挖掘 - 需求理解分析 4.2 需求评估管理 - 需求评估方法 - 需求优先级安排 4.3 AI 产品需求特点 - AI 产品增量维度 - AI 产品需求输出 【实践演练：在现场以小组为单位，进行需求整理、分析、评估，思考要做的重点需求以及阶段性计划】 【本章收益：如何挖掘需求，以保证在多种多样的声音中，能够过滤信息噪音，如何评估需求重要性，面向 AI 产品需求需要关注的特点，做好统筹需求管理】 |
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Day2 Part5 专业能力之AI 产品设计体验 5.1 产品设计的 5 个层次 - 产品体验 5 层框架解析 5.2 产品设计的使用体验 - 视觉表现体验 - 动态交互体验 5.3 AI 产品的设计特点 - AI 产品的 13 个重点设计原则 【实践演练：在现场以小组为单位，选取部分产品需求，进行产品模块设计输出，以用户视角进行体验】 【本章收益：帮助学员掌握产品体验设计的通用框架、典型方法、了解 AI 产品主要注意的设计原则等，以思考和设计出符合用户预期和习惯的产品体验】 |
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Day2 Part6 专业能力之AI 产品研发测试 6.1 产品研发 - AI 产品研发工作支持 - AI 产品数据工作支持 - AI 产品研发配合要点 6.2 产品测试 - AI 产品质量评测支持 - AI 产品测试配合要点 6.3 产研项目管理 - 项目经理 vs 产品经理 - 产品经理的项目管理能力 - AI 项目管理的关键点 【本章收益：了解需求不是产品工作的全部重心，AI 产品研发和测试也是非常重要的环节，需要丝滑紧密配合，以及学习如何运用项目管理工具和技巧进行协作】 |
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Day3 Part7 专业能力之AI 产品运营思维 7.1 AI 产品发布运营 - 如何进行产品验证 - 如何进行发布准备 7.2 AI 产品用户运营 - 用户获取 - 用户反馈管理 - 用户维系 - 用户评价管理 7.3 AI 产品数据运营 - 数据指标体系 - 数据日常监控 - 数据多维分析 - 数据语料积累 【实践演练：现场让每个小组，进行用户运营、数据分析探讨，以及梳理后续可以尝试的内容或活动运营方式】 【本章收益：帮助学员全面学习和了解产品从上线开始之后的全部运营环节，每项运营工作如何开展，需要掌握的技能有哪些，以更好的支持产品上线后的诊断与发展】 |
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Day3 Part8 AI 产品总结分享会 8 学习总结、共创与成果分享 经过一系列的学习和实践，为了巩固学习效果，每个小组回顾完整思考过程，在现场进行总结和共创输出，可以基于小组主题形成产品汇报分享 |
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QA 各模块安排 QA 环节，解答学员个性化疑问 |
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