Deep-AI 🤖

面向产品经理的AI技术学习知识库，系统化梳理人工智能领域核心技术栈与工具实践指南。持续更新中，欢迎Star⭐️ & Contribution📝

🚀 项目背景

作为数字产品管理者，理解AI技术边界是实现技术驱动产品创新的关键。本知识库旨在：

• 构建PM视角的AI技术认知框架
• 解构AI项目全生命周期管理方法论
• 提供可落地的工具链实践指南
• 建立技术方案评估的工程思维

📚 知识体系架构

核心模块

模块	关键技术栈	产品化要点
机器学习基础	监督学习/特征工程/模型评估	需求场景匹配度分析
深度学习实战	CNN/RNN/Transformer	模型复杂度与业务ROI平衡
AI工程化	特征存储/模型监控/持续训练	技术债管理策略
行业解决方案	推荐系统/NLP应用/CV落地	商业价值验证框架

工具全景图

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    A[开发工具] --> B(Python/PyTorch)
    A --> C(Jupyter/Colab)
    D[数据处理] --> E(Pandas/Spark)
    D --> F(Label Studio)
    G[模型部署] --> H(TensorFlow Serving)
    G --> I(ONNX/Docker)