让一部分企业先学到真知识！
让一部分企业先学到真知识！
培训对象：产品中心、运营中心、技术中心的管理人员及对AI、数字化产品、项目管理感兴趣的人士；
课程时间：1天 (6小时）
课程背景：
本课程主要是在数字化转型与AI技术快速发展的宏观趋势下，旨在解决学员在项目管理、数字化产品设计以及人工智能算法应用方面的认知与实践能力提升问题。课程具备系统性、实践性、前瞻性的特点，通过理论讲解、案例分析与分组训练，帮助学员全面掌握相关知识并提升实战能力。
课程收益：
培训完结后，学员能够：
受益一：全面了解项目管理全流程，掌握各个环节的关键点与风险分析方法。
受益二：深刻理解数字化产品设计的进阶要求与方法，提升需求调研与设计过程的专业性与高效性。
受益三：掌握机器学习、深度学习、神经网络等前沿算法的原理与应用，了解其在零售行业中的实践案例。
受益四：提升项目跟踪落地的能力，学会如何更快、更好地推进项目实施。
受益五：增强团队协作与分组训练能力，通过实战演练提升解决实际问题的能力。
受益六：具备运用人工智能技术进行产品优化与流程改进的能力。
课程大纲：
|
单元 |
大纲 |
内容 |
|
单元一 |
项目管理基础与理念 |
项目管理的重要性与基本概念 1.1 项目管理的定义与发展 1.2 项目管理的核心要素与原则 案例：成功项目管理的案例分享 项目管理全流程解析 2.1 项目启动阶段的关键活动 2.2 项目规划阶段的方法与工具 案例：项目规划的实际操作 讨论课题：如何制定有效的项目计划？ |
|
单元二 |
项目需求管理与范围界定 |
项目需求管理的重要性与挑战 1.1 需求收集与分析方法 1.2 需求变更控制与沟通策略 案例：需求管理的成功与失败案例 项目范围界定与WBS构建 2.1 项目范围的定义与分解 2.2 工作分解结构（WBS）的应用 讨论课题：如何有效管理项目范围？ |
|
单元三 |
项目时间与进度管理 |
项目进度计划制定 1.1 时间估算与甘特图应用 1.2 关键路径法与进度优化 案例：项目进度管理的实践 项目进度监控与调整 2.1 进度偏差分析与应对措施 2.2 进度调整策略与方法 讨论课题：如何确保项目按时完成？ |
|
单元四 |
项目成本与质量管理 |
项目成本管理 1.1 成本估算与预算制定 1.2 成本控制与挣值分析 案例：项目成本管理的实践 项目质量管理 2.1 质量规划与质量标准制定 2.2 质量控制与持续改进方法 讨论课题：如何平衡项目成本与质量？ |
|
单元五 |
项目风险与沟通管理 |
项目风险管理 1.1 风险识别与评估方法 1.2 风险应对策略与监控机制 案例：项目风险管理的实践 项目沟通管理 2.1 沟通规划与信息传递策略 2.2 冲突解决与团队协作技巧 讨论课题：如何有效管理项目风险与沟通？ |
|
单元六 |
数字化产品设计基础 |
数字化产品设计的概念与趋势 1.1 数字化产品设计的定义与发展 1.2 用户需求与市场调研方法 案例：数字化产品设计的成功案例 产品设计思维与方法 2.1 设计思维的培养与实践 2.2 用户体验设计原则与技巧 讨论课题：如何提升数字化产品的用户体验？ |
|
单元七 |
产品需求分析与设计规划 |
产品需求分析方法与技巧 1.1 需求收集与整理策略 1.2 需求优先级排序与决策机制 案例：产品需求分析的实践 产品设计规划与路线图制定 2.1 产品功能规划与迭代策略 2.2 产品路线图的制定与调整 讨论课题：如何制定合理的产品设计规划？ |
|
单元八 |
产品交互与视觉设计 |
产品交互设计原则与技巧 1.1 交互设计的基本要素与流程 1.2 交互原型设计与用户测试方法 案例：优秀交互设计的案例分享 产品视觉设计要点与实践 2.1 视觉设计的基本原则与趋势 2.2 视觉元素与品牌风格统一 讨论课题：如何提升产品的交互与视觉设计水平？ |
|
单元九 |
产品测试与上线策略 |
产品测试方法与技巧 1.1 测试计划制定与执行流程 1.2 缺陷管理与测试报告编写 案例：产品测试的实践与经验分享 产品上线策略与市场推广 2.1 上线前的准备与检查清单 2.2 市场推广与用户反馈收集策略 讨论课题：如何确保产品顺利上线并获得市场认可？ |
|
单元十 |
人工智能技术发展概览 |
人工智能技术的发展历程 1.1 人工智能的起源与演进 1.2 当前人工智能的主要技术方向 案例：人工智能技术发展的里程碑事件 人工智能技术的未来趋势与挑战 2.1 人工智能技术的创新方向 2.2 人工智能面临的伦理与法律问题 讨论课题：人工智能技术的未来将如何影响我们的生活？ |
|
单元十一 |
机器学习算法与应用 |
机器学习算法基础 1.1 机器学习的定义与分类 1.2 常用机器学习算法介绍 案例：机器学习算法在零售行业的应用案例 机器学习模型的构建与评估 2.1 数据预处理与特征选择 2.2 模型训练与评估方法 讨论课题：如何选择合适的机器学习算法解决实际问题？ |
|
单元十二 |
深度学习算法与应用 |
深度学习算法基础 1.1 深度学习的定义与原理 1.2 深度学习模型的构建与训练技巧 案例：深度学习在图像识别中的应用案例 深度学习在零售行业的应用实践 2.1 深度学习在推荐系统中的应用 2.2 深度学习在客户行为分析中的应用 讨论课题：深度学习如何助力零售行业的数字化转型？ |
|
单元十三 |
神经网络算法与应用 |
神经网络算法基础 1.1 神经网络的定义与结构 1.2 神经网络的训练与优化方法 案例：神经网络在自然语言处理中的应用案例 神经网络在零售行业的应用实践 2.1 神经网络在预测分析中的应用 2.2 神经网络在个性化营销中的应用 讨论课题：神经网络算法如何提升零售行业的运营效率？ |
|
单元十四 |
人工智能技术在零售行业的综合应用 |
人工智能技术驱动的智慧零售 1.1 智慧零售的概念与特点 1.2 人工智能技术在智慧零售中的应用场景 案例：智慧零售的成功实践案例 人工智能技术在零售行业的创新应用 2.1 人工智能技术在供应链管理中的应用 2.2 人工智能技术在客户服务中的应用 讨论课题：如何推动人工智能技术在零售行业的创新应用？ |
|
单元十五 |
项目管理与人工智能结合的实战演练 |
项目管理在人工智能项目实施中的应用 1.1 人工智能项目的特点与挑战 1.2 项目管理在人工智能项目中的实施策略 案例：人工智能项目管理的实践案例 分组训练与实战演练 2.1 分组讨论与案例分析 2.2 实战演练与项目汇报 讨论课题：如何将项目管理与人工智能技术相结合，提升项目实施效率？ |
李勇