单元一 | AI重塑产品设计范式的新机遇 | 1. 产品设计智能化转型趋势 1.1) 传统产品设计流程的痛点与AI破局点（需求模糊、文档低效、设计迭代慢） 1.2) AI大模型在设计领域的三大突破方向：语义理解、创意生成、智能协作 1.3) 全球AI设计工具生态图谱解析（含生成式设计、自动化文档、智能交互工具） 案例：墨刀AI实现自然语言生成高保真原型 单元二 | 常见大模型类型及其底层逻辑和PROMPT的重要性 | 1. 深度学习模型与大模型的关系 1.1)深度学习模型的基本原理 1.2)大模型在深度学习中的地位和作用 1.3) 深度学习模型与大模型的结合方式 2.PROMPT在使用大模型中的重要性 2.1）Prompt为什么在推理模型时代还如此重要 2.2）prompt的价值是什么，底层框架是什么？ 2.3）如何快速生成Prompt控制大模型 2.4）如何调优Prompt的生成质量控制模型 单元三 | AI驱动的客户需求洞察方法论 | 1. 智能需求挖掘技术体系 1.1) 基于NLP的用户评论情感分析与需求聚类模型 1.2) 多模态用户行为数据（语音/视频/交互日志）的AI解析技术 1.3) 需求优先级智能评估算法（KANO模型AI增强版） 2. 需求可视化表达工具 2.1) 思维导图自动生成工具 2.2) 用户旅程图智能绘制系统（集成情感热点识别功能） 单元四 | AI需求文档生成与结构化表达 | 1. 智能文档生成技术架构 1.1) DS推理系列模型在PRD生成中的定制化训练策略 1.2) 多维度信息结构化技术（功能列表/流程图/状态机自动生成） 1.3) 文档版本智能比对与合规性审查AI工具 案例：Dify平台实现PRD一键生成与团队协同编辑 2. 行业级解决方案解析 2.1) 金融产品说明书自动化生成系统（含风险提示智能植入） 2.2) 监管合规文档的AI辅助生成与审计追踪 单元五 | AI大模型赋能产品规划设计 | 1. 智能概念设计工具链 1.1) 文本到原型生成工具 1.2) 手绘草图智能转高保真工具 1.3) 3D交互原型生成系统 2. 智能设计决策支持 2.1) 用户偏好预测模型在方案选择中的应用 2.2) A/B测试数据与生成式设计的闭环优化 案例：AI设计工具的人机协同实战设计案例 单元六 | AI驱动的UI/UE设计革命 | 1. 智能UI创作工具演进 1.1) 组件级AI设计工具 1.2) AI全链路设计系统（ 1.3) AI多端一致性检查工具（AI设计审计师自动校验） 2. 体验优化智能引擎 2.1) 眼动热力图预测模型 2.2) 无障碍设计自动检测与修正工具 2.3）MJ/SD以及专业AI系列UIUE工具解析 单元七 | AI赋能的敏捷研发管理 | 1. 智能项目管理体系 1.1) 需求-任务-代码的AI自动拆解技术 1.2) 风险预测模型与资源调度优化算法 1.3) 进度智能监控与预警系统（含燃尽图自动生成） 2. 自动化协作平台 2.1) 多模态会议纪要生成工具 2.2) 智能工单分配与知识库自进化系统