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周次(6)
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周内容
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日(30)
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天数(30)
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课件
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两条产品线贯穿整个周期，外加分组讨论产品
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第一周需要突破产品认知，对产品进行准确定位和规划
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NO1.案例产品（带）
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NO2.实战产品（导）
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NO3.小组自发讨论产品
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知名产品带着做
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实战产品导着做
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自发讨论和研究
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作为面试中产品
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打通“任督二脉”
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作为面试中产品
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第一周
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产品实战开始，对产品准确定位和规划
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第一日
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1
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开课仪式 互联网AI产品经理的职责 AI产品经理的能力模型 产品世界何其大 产品实战选择 |
DEMO产品是怎样选择的
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开始选择自己的产品
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分组找一款喜好的产品研究
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第二日
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2
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问卷调查 BAT产品方法论 市场调研方法 需求分析的方法 |
DEMO产品调研 梳理产品需求 |
实战产品调研 梳理产品需求 |
小组产品调研 梳理产品需求 |
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第三日
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3
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产品PEST分析 产品SWOT分析 |
DEMO产品PEST分析 DEMO产品SWOT分析 |
实战产品PEST分析 实战产品SWOT分析 |
小组产品PEST分析 小组产品SWOT分析 |
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第四日
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4
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用户画像 用户需求之人性研究 |
DEMO产品用户画像
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实战产品用户画像
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小组产品用户画像
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第五日
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5
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思维导图工具 产品定位 产品规划roadmap图 |
用导图工具对产品规划
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用导图工具对产品规划
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用导图工具对产品规划
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第一周末
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提前练习AXURE/MOCKPLS等工具（有问题在多对一辅导群找安老师）
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第二周要突破技能，梳理产品业务流程，对产品功能进行拆解。
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第二周
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原型设计技能突破，梳理业务流程，对产品功能进行拆解
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第一日
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6
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沟通及补充课 |
沟通及补充课
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沟通及补充课
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沟通及补充课
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第二日
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7
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墨刀工具的使用（入门 -课下练习视频） 原型设计的原则 |
DEMO产品用墨刀设计 （开始） |
实战产品用墨刀设计（开始） |
小组产品用墨刀设计（开始） |
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第三日
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8
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AXURE的使用（入门- 课下练习视频） MOCPLUS的使用 |
DEMO产品用AXURE设计 （开始）--后续继续课下 设计 |
实战产品用AXURE设计 （开始）--后续继续课下 设计 |
小组产品用AXURE设计（开始）--后续继续课下设计 |
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第四日
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9
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流程图工具 流程图设计方法 |
DEMO产品整体业务流程图
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实战产品整体业务流程图
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小组产品整体业务流程图
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第五日
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10
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功能拆解（通过业务流程） 页面流程图（功能和页面结合） |
DEMO产品功能梳理
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实战产品功能梳理
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小组产品功能梳理
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第二周末
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用AXURE/MOCKPLS工具做原型
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第三周要突破交互体验、交互设计、竞品分析的方法
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第三周
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竞品分析、用户体验、交互设计
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第一日
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11
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沟通及补充课 |
沟通及补充课
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沟通及补充课
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沟通及补充课
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第二日
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12
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张小龙的产品观 需求研究的方法 竞品分析 |
DEMO产品竞品分析报告 |
实战产品竞品分析报告 |
SWOT产品竞品分析报告 |
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第三日
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13
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用户研究方法 互联网思维 产品体验方法 |
DEMO产品体验报告 |
实战产品的竞品体验报告 |
小组产品竞品体现报告 |
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第四日
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14
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用户体验要素 百度用户体验部课件 用户体验 |
DEMO产品体验报告
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实战产品的竞品体验报告完善
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小组产品竞品体现报告完善
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第五日
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15
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交互设计 原型标注方法 |
DEMO产品原型标注
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实战产品原型标注
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小组产品原型标注
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第三周末
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用AXURE/MOCKPLS工具做原型
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第四周要突破文档写法和后台设计能力
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第四周
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文档编写及后台设计
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第一日
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16
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沟通及补充课 |
沟通及补充课
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沟通及补充课
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沟通及补充课
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第二日
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17
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PRD文档详解 |
DEMO PRD文档 |
实战产品 PRD文档 |
小组产品 PRD文档 |
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第三日
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18
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产品迭代 后台设计 |
DEMO 后台设计 |
实战产品 后台设计 |
小组产品 后台设计 |
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第四日
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19
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后台设计(权限、功能等) |
DEMO 后台设计
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实战产品 后台设计
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小组产品 后台设计
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第五日
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20
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后台产品设计指导 |
DEMO 后台设计
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实战产品 后台指导
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小组产品 后台指导
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第四周末
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后台设计
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第五周集中突破数据分析和运营
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第五周
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数据分析和运营
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第一日
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21
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沟通及补充课（开发相关技术） |
沟通及补充课
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沟通及补充课
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沟通及补充课
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第二日
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22
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数据分析 |
DEMO 数据分析 |
实战产品 数据分析 |
小组产品 数据分析 |
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第三日
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23
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数据分析工具及实战 |
DEMO 数据分析 |
实战产品 数据分析 |
小组产品 数据分析 |
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第四日
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24
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项目管理 PROJECT/XPLAN排期 |
DEMO 产品排期
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实战产品排期
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小组产品排期
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第五日
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25
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运营指标 产品运营 运营方法 |
DEMO 产品运营
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实战产品运营方案
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小组产品运营方案
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第五周末
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前台和后台设计完善
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第六周集中突破面试简历和产品的回顾
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第六周
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简历和产品回顾
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第一日
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26
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沟通及补充课（面试简历） 面试题及简历 开始投简历 开始尝试面试 |
DEMO产品*简历 开始尝试面试 |
实战产品*简历 开始尝试面试 |
小组产品*简历 开始尝试面试 |
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第二日
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27
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模拟面试 测试的方法 测试的工具 |
产品完善 包装简历 |
产品完善 包装简历 |
产品完善 包装简历 |
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第三日
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28
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产品上线 商业画布 商业思维模式 |
开始尝试面试 |
开始尝试面试 |
开始尝试面试 |
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第四日
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29
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内容回顾 |
开始尝试面试
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开始尝试面试
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开始尝试面试
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第五日
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30
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成果物回顾 |
成果物回顾
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成果物回顾
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成果物回顾
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必备工具课程（补充硬实力课程）
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工具内容在平时和周末等课下时间强化训练（建议提前预习）
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深入浅出学会思维导图工具
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mindMap工具讲解
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1课时
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工具内容在平时和周末等课下时间强化训练（安老师线上实时答疑） | ||||
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mindManager使用方法
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1课时
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思维导图模型练习
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2课时
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深入浅出学会流程图工具
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流程图讲解
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2课时
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VISIO工具使用
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2课时
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深入浅出学会项目管理工具
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projec工具介绍
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1课时
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project项目实战
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2课时
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project制定移动APP开发项目计划
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2课时
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产品计划案例1
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1课时
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产品计划案例2
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1课时
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深入浅出学会原型图工具（AXURE WEB端原型工具）
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AXURE原型制作讲解
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Axure原型工具元认知
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1课时
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工具内容在平时和周末等课下时间强化训练（安老师线上实时答疑）
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矩形的应用
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1课时
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工具栏应用
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1课时
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遮罩和热区的应用
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1课时
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购物车组合部件应用
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1课时
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动态面板的应用
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1课时
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母版的应用1
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1课时
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文本框应用
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1课时
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倒计时工具制作
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1课时
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自适应窗口的应用
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1课时
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制作注册登录页
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1课时
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AXURE制作电商网站
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用Axure制作一个PC网站1-布局首页
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2课时
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工具内容在平时和周末等课下时间强化训练（安老师线上实时答疑）
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用Axure制作一个PC网站2-导航设置
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2课时
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用Axure制作一个PC网站3-品类页布局
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2课时
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用Axure制作一个PC网站4-商品详情页
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2课时
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用Axure制作一个PC网站5-购物车页
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2课时
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用Axure制作一个PC网站6-提交订单页
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2课时
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用Axure制作一个PC网站7-我的订单页
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2课时
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深入浅出学会原型图工具（Mockplus 移动端原型工具）
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Mockplus原型制作讲解
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认识Mockplus基础功能讲解
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1课时
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工具内容在平时和周末等课下时间强化训练（安老师线上实时答疑）
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mockplus母版&轮播图设置
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1课时
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菜单和内容面板的应用
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1课时
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弹出面板的应用
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1课时
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滚动区及内容面板的配合使用
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1课时
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对话框列表框应用
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1课时
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相册图片的应用
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1课时
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mockplus母版&轮播图设置
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1课时
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Mockplus制作APP原型
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制作一款移动端APP产品1
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2课时
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工具内容在平时和周末等课下时间强化训练（安老师线上实时答疑）
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制作一款移动端APP产品2
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2课时
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制作一款移动端APP产品3
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2课时
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制作一款移动端APP产品4
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2课时
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制作一款移动端APP产品5
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2课时
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制作一款移动端APP产品6
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2课时
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制作一款移动端APP产品7
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2课时
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| 阶段 | 课程名称 | 主讲内容 |
|---|---|---|
| 1 | 认识AI和AI产品经理 | 1、AI产品经理知识体系介绍；
2、AI三要素数据、算法、算力； 3、AI产品经理技术全景图； 4、AI产品经理职业方向； 5、AI产品经理职责； 6、AI产品开发流程； |
| 成为AI产品经理 | ||
| 2 | 认识机器学习 |
1、机器学习三要素模型、策略、算法; 2、算法模型全景图; 3、K近邻算法原理及应用场景; 4、线性回归原理及应用场景; 5、逻辑回归原理及应用场景; 6、朴素贝叶斯原理及应用场景; 7、决策树与随机森林原理及应用场景; 8、支持向量机原理及应用场景; 9、K-means聚类算法原理及应用场景; 10、潜在语义分析原理及应用场景; 11、主成分分析原理及应用场景; 12、卷积神经网络原理及应用场景; 13、循环神经网络原理及应用场景; 14、生成式模型（AIGC）原理及应用场景; 15、多模态融合的预训练模型（GPT）原理及应用场景 |
| 有监督学习原理及应用场景解析 | ||
| 无监督学习原理及应用场景解析 | ||
| 深度学习原理及应用场景解析 | ||
| 3 | AI产品构建流程 |
1、NLP产品——文档审阅系统开发全流程； 2、AI产品开发全流程 |
| 4 | 特征工程 | 1、基于数据类型、关联关系的特征提取； 2、特征选择框架及策略； 3、数据清洗流程（缺失值、格式内容、逻辑错误、关联性验证）； 4、数据集理解与划分 |
| 数据预处理 | ||
| 5 | 模型性能评估 | 1、分类模型评估（混淆矩阵、KS、AUC等指标）； 2、回归模型评估（MSE、MAE等）； 3、构建PSI等指标监控体系 |
| 模型稳定性监控 | ||
| 6 | 策略推荐类项目实战 | 1、电商平台个性化推荐； 2、工业行业故障预测； 3、0-1构建智能客服； |
| 预测类项目实战 | ||
| NLP—智能客服类产品实战 | ||
| 多模态AIGC项目实战 | ||
| 7 | 简历指导 | 1、AI产品经理简历重点及项目介绍； 2、AI产品经理面试必答 |
| 面试必答 | ||
| 个性化职业规划 | ||
| 入职后个性化指导 |