封面圖

引言

現(xiàn)在AI越來越熱門，很多產(chǎn)品經(jīng)理都想抓住這個機(jī)會窗口抵蚊，進(jìn)入AI領(lǐng)域成為AI產(chǎn)品經(jīng)理魂务。也許你經(jīng)歷過了媒體上各種AI遠(yuǎn)景的洗腦曼验、趨勢文章的沖擊以及技術(shù)文章的打擊，現(xiàn)在的你粘姜，是不是發(fā)現(xiàn)自己已經(jīng)完全蒙圈了？也許你已經(jīng)嘗試的找過書籍資料熔酷、網(wǎng)上課程或培訓(xùn)機(jī)構(gòu)孤紧，是不是發(fā)現(xiàn)并沒有成熟的AI產(chǎn)品經(jīng)理入門學(xué)習(xí)方法？

好了拒秘，今天這篇文章我將向您分享我對入門人工智能學(xué)習(xí)方法上的一些思考号显。

我是一名互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品經(jīng)理，也希望進(jìn)入AI領(lǐng)域躺酒。目前為止押蚤，我已經(jīng)用了2個月的業(yè)余時間學(xué)習(xí)入門知識，但還不能算是入門羹应，原因就是人工智能領(lǐng)域的概念過于寬泛揽碘，技術(shù)門檻較高。我先用這2個月的學(xué)習(xí)成果园匹，分享一下我對于入門AI領(lǐng)域?qū)W習(xí)方法的思考雳刺，給大家拋個磚，也許能為大家節(jié)省一些時間裸违。不過還是先聲明下掖桦，我目前還不是AI產(chǎn)品經(jīng)理，下面內(nèi)容也僅是我個人主觀的思考供汛，如果出現(xiàn)錯誤枪汪，歡迎大家指導(dǎo)與建議（我的微信號：howie2017）

本文分為六個章節(jié)，用逐步推導(dǎo)的方式分析入門所需知識怔昨。首先雀久，分析了導(dǎo)致目前AI火熱的關(guān)鍵核心技術(shù)——機(jī)器學(xué)習(xí)；其次朱监，介紹了如何理解機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)岸啡；第三，從產(chǎn)品的角度分析“機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)”能給產(chǎn)品帶來的商業(yè)價值赫编；第四巡蘸，產(chǎn)品經(jīng)理角色在機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)場景下可能進(jìn)行的工作內(nèi)容；第五擂送，結(jié)合工作內(nèi)容給出我對入門學(xué)習(xí)方式的看法悦荒；最后，給出了我個人的學(xué)習(xí)情況與計劃嘹吨。（注：重點(diǎn)是四搬味、五兩章，對AI已有了解的同學(xué)，可以直接跳過去看）

一碰纬、怎樣理解當(dāng)前火熱的AI技術(shù)萍聊？

不知道大家看到上圖中的4本書+羅輯思維節(jié)目，會不會一下子有了感覺悦析？總之寿桨，我就是從這里開始了解人工智能的。這些書籍與節(jié)目中强戴，大量介紹了人工智能的未來亭螟、對就業(yè)情況的影響、強(qiáng)人工智能和人類之間可能發(fā)生的沖突骑歹、科技是如何讓人類更加先進(jìn)预烙、我們又是如何利用科技探索宇宙世界、國家應(yīng)當(dāng)如何面對將要到來的人工智能革命道媚，等等…看了這些內(nèi)容扁掸，心里不由得很激動啊衰琐！

然后也糊，媒體上也充滿了AI領(lǐng)域的動態(tài)和進(jìn)展。例如：各國政府都在頒布AI相關(guān)的政策措施羡宙；各大互聯(lián)網(wǎng)公司也在加強(qiáng)AI相關(guān)的技術(shù)研究和產(chǎn)品研發(fā)狸剃；很多自媒體與產(chǎn)品經(jīng)理社區(qū)都開始報道AI動態(tài)與AI產(chǎn)品經(jīng)理的相關(guān)內(nèi)容，等等狗热。

不過到此為止钞馁，以上所有信息只能讓我們找找AI的感覺，對入門AI領(lǐng)域好像并沒有實質(zhì)性的指導(dǎo)∧涔危現(xiàn)在僧凰，我們就來看看到底是什么原因，讓AI技術(shù)突然被媒體熱捧起來的熟丸。

我看過上面四本書后训措，才逐漸明白，AI市場火熱的背后是這樣一種技術(shù)在支撐：【機(jī)器學(xué)習(xí)（或深度學(xué)習(xí)）】光羞。人工智能技術(shù)在發(fā)展的60多年里绩鸣，經(jīng)歷過多次起起伏伏，而這一次將人工智能推向高潮的關(guān)鍵技術(shù)就是深度學(xué)習(xí)技術(shù)(深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個分支)纱兑。點(diǎn)燃本次人工智能技術(shù)潮的關(guān)鍵事件就是：在2016年3月呀闻，阿爾法狗戰(zhàn)爭李世石的圍棋之戰(zhàn)。阿爾法狗是由谷歌（Google）旗下DeepMind公司開發(fā)的AI程序潜慎，其主要工作原理是“深度學(xué)習(xí)”捡多。

與此同時蓖康，與機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的一些技術(shù)也火熱了起來。目前在招聘市場垒手、媒體報道以及親朋好友互相溝通時蒜焊，都會將下圖中的技術(shù)與AI技術(shù)一并提起，甚至等同于AI技術(shù)科贬。因此山涡，想要深入了解當(dāng)前火熱的AI技術(shù)，就必須了解以下四種技術(shù)及其關(guān)聯(lián)關(guān)系唆迁。

上面的圖形是和當(dāng)前人工智能技術(shù)相關(guān)聯(lián)的另外三種技術(shù)：物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和云計算竞穷。

這里簡單介紹一下機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)與另外三種技術(shù)的關(guān)聯(lián)關(guān)系：

1.人工智能與物聯(lián)網(wǎng)的關(guān)系：物聯(lián)網(wǎng)的終端可以對環(huán)境進(jìn)行感知與交互唐责，為人工智能核心程序提供傳感器與執(zhí)行器。物聯(lián)網(wǎng)終端不限于包括機(jī)器人瘾带、手機(jī)鼠哥、穿戴式設(shè)備、無人飛機(jī)看政、自動駕駛汽車等等朴恳。

2.人工智能與大數(shù)據(jù)的關(guān)系：機(jī)器學(xué)習(xí)本身需要使用大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，并且訓(xùn)練好的機(jī)器學(xué)習(xí)模型會產(chǎn)生【識別與預(yù)測】的數(shù)據(jù)允蚣，所有這些數(shù)據(jù)都需要大數(shù)據(jù)分布式存儲與大數(shù)據(jù)計算技術(shù)支持于颖。

3.人工智能與云計算的關(guān)系：機(jī)器學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練時與實際使用時所使用的計算資源需要云計算來支持。

由此嚷兔，也許能夠在一定程度上猜測AI產(chǎn)品經(jīng)理可能存在的類型：

1. 機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)AI產(chǎn)品經(jīng)理：可能包含視覺森渐、語音、圖像冒晰、文本等相關(guān)技術(shù)同衣；

2. 數(shù)據(jù)分析AI產(chǎn)品經(jīng)理：可能包含不同行業(yè)的不同維度的數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘；

3. 機(jī)器人AI產(chǎn)品經(jīng)理：這里可能會包含ToB或ToC應(yīng)用等業(yè)務(wù)場景壶运；

4. 特殊傳感器或執(zhí)行器AI產(chǎn)品經(jīng)理：可能包括智能音箱耐齐、智能家居、智能家電等等蒋情；

5. 穿戴式設(shè)備AI產(chǎn)品經(jīng)理：包含VR埠况、AR、MR恕出、手表询枚、手環(huán)、耳機(jī)等等浙巫；

6. 云計算AI產(chǎn)品經(jīng)理：金蜀。刷后。。渊抄。尝胆；

由于篇幅限制，本篇文章僅以機(jī)器學(xué)習(xí)AI產(chǎn)品經(jīng)理為核心介紹入門的學(xué)習(xí)方法护桦。那么接下來含衔，我們就首先了解一下機(jī)器學(xué)習(xí)到底是什么樣的技術(shù)吧。

二二庵、怎樣通俗的理解機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)呢贪染？

機(jī)器學(xué)習(xí)是一種算法，可以通過數(shù)據(jù)訓(xùn)練形成一個機(jī)器學(xué)習(xí)模型（可理解為一套程序）催享，是關(guān)于給定輸入獲取輸出的程序杭隙。本章首先從其創(chuàng)建方式上進(jìn)行簡單介紹，然后介紹機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)直接推動且引起大幅性能提升的相關(guān)基礎(chǔ)科技領(lǐng)域因妙。

2.1 如何創(chuàng)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型痰憎？

這個模型已經(jīng)不再是由【軟件攻城獅同學(xué)】來完成編寫了，而是由數(shù)據(jù)科學(xué)家通過給機(jī)器學(xué)習(xí)模型喂養(yǎng)數(shù)據(jù)攀涵，而自行形成的一套程序铣耘，具體過程為：

1. 選擇機(jī)器學(xué)習(xí)模型：可理解為根據(jù)要解決的特定目標(biāo)問題，選擇能夠得到最優(yōu)解的算法模型以故；

2. 獲取訓(xùn)練與測試數(shù)據(jù)：與工程師配合獲取到用于訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型的數(shù)據(jù)蜗细；

3. 訓(xùn)練模型：使用已有的數(shù)據(jù)對機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練；

最終据德，訓(xùn)練好的機(jī)器學(xué)習(xí)模型鳄乏，就可以投入生產(chǎn)使用了。換一種思路理解棘利，數(shù)據(jù)科學(xué)家模仿業(yè)務(wù)員給顧客推薦商品橱野，推薦的多了，機(jī)器就自己學(xué)會如何給顧客推薦商品了善玫。

這里要注意的是水援，最終由數(shù)據(jù)科學(xué)家訓(xùn)練好的模型可以理解為一種【中間件】，是對其他應(yīng)用程序接口開放的中間程序茅郎，不能與用戶直接進(jìn)行交互的程序蜗元。例如：假如我們訓(xùn)練了一個商城的商品推薦模型，那么這個模型的工作僅是根據(jù)當(dāng)前應(yīng)用程序接口請求的信息系冗，由機(jī)器學(xué)習(xí)模型反饋出用戶可能購買幾率最高的商品列表奕扣。至于怎么展示這些商品，可以有很多方式掌敬，不限于App界面惯豆、web界面池磁、郵箱推薦、第三方廣告位等等楷兽。

通過這種方式創(chuàng)建程序有什么優(yōu)勢呢地熄？（也就是使用機(jī)器模型技術(shù)的優(yōu)勢是什么）人們不再用絞盡腦汁的總結(jié)并歸納好知識，再去完成越來越龐大且成本越來越離譜的編程工作。而是通過給計算機(jī)投喂大量的數(shù)據(jù)筛圆，讓機(jī)器自行尋找其中的規(guī)律，并將規(guī)律應(yīng)用在特定領(lǐng)域的識別與預(yù)測工作中顽染。這樣，可以讓機(jī)器完成機(jī)器所擅長的工作粉寞，而人類可以節(jié)省大量的時間與經(jīng)歷液样。

例如：在電商系統(tǒng)中訓(xùn)練商品推薦的機(jī)器學(xué)習(xí)模型振亮，該模型可以通過不斷增長的用戶交易數(shù)據(jù)來完成優(yōu)化鞭莽，最終該模型可能會學(xué)習(xí)到人類基本不能發(fā)現(xiàn)的有效推薦方式坊秸，從而達(dá)到推薦轉(zhuǎn)化率不斷提升。如果該工作交給人類來干盒齿，就不知道需要投入多少的人力物力才能達(dá)到那種效果了。

接下來，我們再看看基于大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)方式完成的程序比勉，推動了那些基礎(chǔ)科研領(lǐng)域的發(fā)展。

2.2 那些機(jī)器學(xué)習(xí)直接推動的性能大幅提升的技術(shù)領(lǐng)域

由于近些年大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展屎慢，及其并行計算能力的大幅提升益涧，以下領(lǐng)域因為應(yīng)用了機(jī)器學(xué)習(xí)尤其是深度學(xué)習(xí)技術(shù)锈锤，直接使得相關(guān)性能指標(biāo)大幅提升久免，其中很多指標(biāo)已接近商業(yè)應(yīng)用的標(biāo)準(zhǔn)，甚至部分技術(shù)指標(biāo)已經(jīng)超過了人類的專業(yè)水平扭弧！

1. 識別技術(shù)妄壶，包括：文字識別、圖像識別寄狼、語音識別；

2. 基礎(chǔ)應(yīng)用技術(shù)氨淌，包括：自然語言處理NLP泊愧、計算機(jī)視覺CV/機(jī)器視覺MV、語音合成TTS等盛正；

由這些識別删咱、預(yù)測及其執(zhí)行等技術(shù)的組合，又進(jìn)一步推動了商用級應(yīng)用的發(fā)展豪筝，例如：

1. 推動了自動駕駛應(yīng)用：識別道路圖像與聲音痰滋，根據(jù)道路情況并預(yù)測下一步道路情況，根據(jù)所要達(dá)到的目的地執(zhí)行駕駛動作续崖。

2. 推動了客服系統(tǒng)應(yīng)用：識別語音進(jìn)行自然語言處理敲街，進(jìn)而預(yù)測可以最大滿足用戶需求的回復(fù)，并使用語音合成技術(shù)執(zhí)行聲音輸出严望。

3. 推動了輔助辦公的應(yīng)用：識別當(dāng)前工作狀態(tài)多艇，預(yù)測能達(dá)成最理想工作結(jié)果的行動方案，建議用戶行動方案像吻。

【插播】由于機(jī)器學(xué)習(xí)推動了語音識別能力的大幅提升峻黍，也許在鍵盤鼠標(biāo)复隆、手機(jī)觸摸屏幕之后，【語音會成為新的交互入口】姆涩。

本章內(nèi)容也許比較難以理解挽拂，深入去學(xué)習(xí)上述技術(shù)可能就更加困難了，不過我個人還是認(rèn)為學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)是有好處的骨饿。這里引用《終極算法》一書中的思想：【機(jī)器學(xué)習(xí)是工具亏栈，我們理解自己將要使用的工具會費(fèi)些工夫，但遇到問題時样刷，你會發(fā)現(xiàn)“了解工具”所帶來的幫助遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于你為此付出的努力】仑扑。

好了，目前已經(jīng)介紹完機(jī)器學(xué)習(xí)是怎樣一種技術(shù)了置鼻。對于產(chǎn)品經(jīng)理來說镇饮，應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，提升產(chǎn)品價值可能是最關(guān)注的事情了箕母，下面我來分享一下我對機(jī)器學(xué)習(xí)提升產(chǎn)品價值的一些思考储藐。

三、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在產(chǎn)品價值上的影響

吳軍在《智能時代》中寫到嘶是，人類曾經(jīng)經(jīng)歷過的蒸汽機(jī)時代钙勃、電氣化時代、信息化時代聂喇，無一不是由于新技術(shù)的產(chǎn)生辖源，而帶來了整體經(jīng)濟(jì)上的快速發(fā)展。而這一次即將到來的人工智能技術(shù)潮希太，也許會成為以下公式的推手：

【現(xiàn)有產(chǎn)業(yè) + 機(jī)器學(xué)習(xí) = 新產(chǎn)業(yè)】

這樣的情況下克饶，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)會開創(chuàng)一些新的行業(yè)機(jī)會。

3.1 機(jī)器學(xué)習(xí)開創(chuàng)的新產(chǎn)業(yè)

這一次機(jī)器學(xué)習(xí)熱潮中誊辉，推動了很多基礎(chǔ)平臺企業(yè)與基礎(chǔ)技術(shù)科研企業(yè)的發(fā)展矾湃，這些企業(yè)就屬于新技術(shù)所開創(chuàng)的新行業(yè)。例如：

1. 研究機(jī)構(gòu)：百度IDL堕澄、阿里巴巴iDST邀跃、騰訊AI Lab、Google DeepMind蛙紫、微軟等等拍屑；

2. 語音技術(shù)：科大訊飛、思必馳坑傅、云知聲丽涩、出門問問、Nuance等等；

3. 圖像技術(shù)：曠視科技矢渊、商湯科技继准、騰訊優(yōu)圖、圖普科技等等矮男；

4. 技術(shù)平臺：百度Apollo與DuerOS移必、訊飛開放平臺、圖靈機(jī)器人等等毡鉴；

另外崔泵，我不確定關(guān)于以下兩種產(chǎn)品類型是否屬于新的產(chǎn)業(yè)，但確實和機(jī)器學(xué)習(xí)有關(guān)：

1. 虛擬個人助理產(chǎn)業(yè)：Siri猪瞬、微軟小娜憎瘸、百度度秘、谷歌Assistant陈瘦、助理來也等等幌甘；

2. 智能音箱產(chǎn)業(yè)：Amazon Echo、Google Home痊项、叮咚锅风、小愛、小雅鞍泉、天貓精靈等等皱埠；

在這一次機(jī)器學(xué)習(xí)大潮中，我相信很多公司是不能夠參與到新技術(shù)研發(fā)或者平臺類產(chǎn)品的研發(fā)中的咖驮，因為機(jī)器學(xué)習(xí)的底層研發(fā)與建設(shè)边器，不但需要具備深厚的科研能力，而且還需要雄厚資本的支撐托修。就算退一步忘巧，也不意味著每家公司都能聘用得起數(shù)據(jù)科學(xué)家、買得起獨(dú)立服務(wù)器诀黍。那么更切合實際的方式是，用大公司提供的第三方平臺產(chǎn)品與技術(shù)仗处，直接應(yīng)用結(jié)合現(xiàn)有商業(yè)場景眯勾，開發(fā)服務(wù)型的應(yīng)用。

3.2 機(jī)器學(xué)習(xí)在現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)上的創(chuàng)新

我們現(xiàn)在就把視角放在：利用新的技術(shù)環(huán)境婆誓，改變原有場景的交互方式吃环，把過去難以解決的問題，解決好洋幻。因為新技術(shù)會改造原有產(chǎn)業(yè)郁轻，企業(yè)只有在思維上跟上新的時代，才能在未來的商業(yè)中保持優(yōu)勢。這一點(diǎn)我們不難從BAT這些大廠上面看到好唯，他們在接受新技術(shù)上從來都是非常迅速竭沫，尤其是百度，目前已經(jīng)是"All in 人工智能"的戰(zhàn)略構(gòu)想骑篙。

如何在現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)場景上構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)的商業(yè)產(chǎn)品蜕提。這需要有以下3個能力要素：

1.業(yè)務(wù)需求：找到可以利用大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)改善現(xiàn)有用戶體驗的業(yè)務(wù)場景與需求。

2.數(shù)據(jù)：盡量找到那些原有業(yè)務(wù)上就產(chǎn)生過大量數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)靶端，我們現(xiàn)在的任務(wù)就是讓這些業(yè)務(wù)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)產(chǎn)生新的商業(yè)價值谎势，可以理解為我們該用我們的數(shù)據(jù)搞點(diǎn)事情了！如果業(yè)務(wù)場景還存在數(shù)據(jù)反饋能力杨名，將會是最好的業(yè)務(wù)場景脏榆。

3.算法與計算資源：目前可以看到行業(yè)的巨頭們，已經(jīng)為我們提供一系列技術(shù)研發(fā)基礎(chǔ)台谍，例如：谷歌的TensorFlow機(jī)器學(xué)習(xí)框架须喂、百度的Apollo與DuerOS平臺、各大公司提供的大數(shù)據(jù)方案與云計算平臺等等典唇。

說說實際案例吧镊折，《今日頭條》是一款閱讀內(nèi)容推薦App，這款產(chǎn)品就是利用了機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)介衔，實現(xiàn)了更加精確的內(nèi)容推薦能力恨胚。這家公司憑著【內(nèi)容推薦+機(jī)器學(xué)習(xí)】的特性，一下子就從該類產(chǎn)品中脫穎而出炎咖，成為了行業(yè)的獨(dú)角獸型公司赃泡。

在現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)中應(yīng)用了機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的公司，在此也簡單列舉一下：

1. 百度的自動駕駛乘盼；

2. 商湯科技的嫌疑犯人臉識別與篩選升熊；

3. 阿里巴巴與京東的千人千面商品推薦系統(tǒng)；

4. 同花順的智能投顧系統(tǒng)[問財]绸栅；

5. 等等…

四级野、 對AI產(chǎn)品經(jīng)理工作內(nèi)容的思考

開始學(xué)習(xí)人工智能知識有2個月的時間了，一直都帶著一個問題【AI產(chǎn)品經(jīng)理這個崗位都在干些什么呢粹胯？】蓖柔。如果我們的最終目標(biāo)是找到AI產(chǎn)品經(jīng)理類型的工作，那么我們一旦知道將來干什么工作风纠，就可以知道應(yīng)該學(xué)習(xí)哪些知識了况鸣。這一問題也是在我和其他學(xué)友們交流的過程中，最多被大家提起來的問題竹观。那么本章我們就帶著這個問題镐捧，一起來思考一下吧潜索。（這一章節(jié)的內(nèi)容，純屬我個人主觀的思考懂酱，如果存在問題竹习，歡迎大家指點(diǎn)與建議。）

4.1 AI產(chǎn)品經(jīng)理工作內(nèi)容上的幾點(diǎn)思考

我們現(xiàn)在應(yīng)該都知道了玩焰，機(jī)器學(xué)習(xí)是一門技術(shù)由驹，最終形成的模型(也就相當(dāng)于現(xiàn)在的程序)可以理解為中間件，是不能直接應(yīng)用到用戶交互操作中昔园。產(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)當(dāng)想辦法利用這個中間件技術(shù)的性能優(yōu)勢蔓榄，為用戶提供更好用戶體驗的交互產(chǎn)品。那么產(chǎn)品經(jīng)理的核心任務(wù)會不會就是【將機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用在有商業(yè)價值的需求場景中】默刚？

下面我僅從【現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)+機(jī)器學(xué)習(xí)】角度提出我對AI產(chǎn)品經(jīng)理可能工作內(nèi)容的幾點(diǎn)思考：

觀點(diǎn)一：AI產(chǎn)品經(jīng)理需要了解技術(shù)現(xiàn)狀

這一觀點(diǎn)上甥郑，我認(rèn)為目前AI技術(shù)相對是不夠成熟的，那么了解好技術(shù)可能實現(xiàn)的能力范圍荤西，技術(shù)本身所需要的成本還有當(dāng)前存在的技術(shù)瓶頸澜搅，可能是AI產(chǎn)品經(jīng)理需要具備的基礎(chǔ)。按照以往的經(jīng)驗邪锌，如果在最初使用技術(shù)時并不了解技術(shù)的相關(guān)特性勉躺，那么當(dāng)技術(shù)產(chǎn)生問題的時候一定會讓你充分理解其全部特性，并浪費(fèi)掉更多的精力觅丰。

了解AI技術(shù)現(xiàn)狀會有兩種渠道：

1. 通過公司內(nèi)部的AI技術(shù)團(tuán)隊了解現(xiàn)狀：這一點(diǎn)針對大公司自有AI技術(shù)團(tuán)隊時饵溅，可以很方便的了解現(xiàn)有技術(shù)情況，多與公司的科學(xué)家與工程師們溝通玩耍妇萄，進(jìn)步會飛快起來蜕企。

2. 通過第三方提供AI平臺或AI框架了解技術(shù)現(xiàn)狀：這一點(diǎn)針對一些中小公司，公司可能沒有AI技術(shù)團(tuán)隊冠句，這時充分利用第三方平臺提供的AI技術(shù)也是一個理想的選擇轻掩。

觀點(diǎn)二：AI產(chǎn)品經(jīng)理需要尋找并定義AI業(yè)務(wù)場景

上一點(diǎn)說過了，技術(shù)永遠(yuǎn)都不夠成熟懦底，AI產(chǎn)品經(jīng)理需要在深度理解技術(shù)優(yōu)劣勢的基礎(chǔ)上唇牧，尋找到可以提供更好用戶體驗的業(yè)務(wù)場景。也就是說聚唐，如何結(jié)合當(dāng)前現(xiàn)有AI技術(shù)與業(yè)務(wù)場景丐重，為用戶提供更好更便捷用戶體驗的產(chǎn)品。這時拱层，AI產(chǎn)品經(jīng)理主要的工作就是：【完成當(dāng)前技術(shù)與現(xiàn)有市場需求的映射】弥臼。這一點(diǎn)我要特別說的是宴咧，根據(jù)以往的經(jīng)驗根灯，在技術(shù)能力不足時，很多場景的業(yè)務(wù)需求都不需要我們100%的解決，只需要利用現(xiàn)有技術(shù)為用戶解決最為關(guān)鍵的問題即可烙肺。只不過纳猪，我們需要評估好，這樣是否真的能夠提升用戶體驗桃笙，而不是帶來了新的麻煩氏堤。

另外，如果AI產(chǎn)品經(jīng)理真的發(fā)現(xiàn)了有良好用戶體驗的智能化場景時搏明，還需要充分評估產(chǎn)品定位鼠锈、用戶價值、成本星著、商業(yè)價值等因素是否相匹配购笆，畢竟當(dāng)前AI技術(shù)的實現(xiàn)成本還是相對很高的。不是你有想法虚循，技術(shù)就能實現(xiàn)同欠。也不是技術(shù)能實現(xiàn)，公司就能付得起成本横缔。即使條件都能滿足時铺遂，也存在一個巨大的風(fēng)險，就是做出來一個沒有市場價值的產(chǎn)品茎刚。

最后襟锐，我們來思考一下怎樣才是好的AI業(yè)務(wù)場景呢？我能了解的幾個要點(diǎn)為：

1. 有大量數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)場景斗蒋；

2. 充分體現(xiàn)用戶個性化的業(yè)務(wù)場景捌斧；

3. 在進(jìn)行交互時存在用戶反饋結(jié)果的業(yè)務(wù)場景；

4. 強(qiáng)調(diào)用戶服務(wù)的業(yè)務(wù)場景泉沾；

觀點(diǎn)三：A產(chǎn)品經(jīng)理需要推進(jìn)研發(fā)產(chǎn)品

在項目研發(fā)過程中捞蚂，為了最大限度地發(fā)揮機(jī)器學(xué)習(xí)對業(yè)務(wù)的價值，盡量避免由于過程中出現(xiàn)的差錯而導(dǎo)致的成本浪費(fèi)跷究，需要產(chǎn)品經(jīng)理姓迅、研發(fā)工程師與數(shù)據(jù)科學(xué)家之間的持續(xù)保持密切協(xié)作，并且俊马，產(chǎn)品經(jīng)理有責(zé)任確保工作的成果是對產(chǎn)品有正面價值的丁存。

觀點(diǎn)四：AI產(chǎn)品經(jīng)理需要挖掘產(chǎn)品市場價值

我認(rèn)為任何產(chǎn)品經(jīng)理的核心職責(zé)都是讓產(chǎn)品具備更好的市場價值，那么AI產(chǎn)品經(jīng)理也不應(yīng)該例外柴我，他應(yīng)當(dāng)有良好的對產(chǎn)品的理解解寝，對用戶群體的理解，對業(yè)務(wù)場景的理解艘儒，這些都是產(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)當(dāng)具備的基本素質(zhì)聋伦。并且在市場由技術(shù)競爭逐步轉(zhuǎn)變?yōu)楫a(chǎn)品競爭的時候夫偶，AI產(chǎn)品經(jīng)理讓現(xiàn)有技術(shù)所定義的產(chǎn)品價值能夠轉(zhuǎn)化為商業(yè)價值，就是其核心的工作觉增。

4.2 AI產(chǎn)品經(jīng)理與互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品經(jīng)理的區(qū)別

我也是一名想要轉(zhuǎn)型成為AI產(chǎn)品經(jīng)理的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品經(jīng)理兵拢，相信很多伙伴也都是這種情況，因此在一起交流學(xué)習(xí)的學(xué)友們第二大關(guān)注的問題就是【AI產(chǎn)品經(jīng)理與互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品經(jīng)理到底有哪些區(qū)別逾礁？】说铃，在此我也僅從個人的主觀角度纤泵，給出一些觀點(diǎn)：

1.AI產(chǎn)品經(jīng)理和互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品經(jīng)理可能是不同崗位：AI產(chǎn)品經(jīng)理也許就像是2C前臺產(chǎn)品經(jīng)理楚里、2B產(chǎn)品經(jīng)理碍脏、后臺產(chǎn)品經(jīng)理惕它、商業(yè)產(chǎn)品經(jīng)理一樣窟社，干著不同類型的工作芽狗，擁有不同類型崗位名稱喉前。AI產(chǎn)品經(jīng)理的核心技能可能就是對機(jī)器學(xué)習(xí)的深入理解令野。

2.在基礎(chǔ)科學(xué)理論方面焰枢，AI產(chǎn)品經(jīng)理比互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品經(jīng)理要求高很多：后者重在交互設(shè)計蚓峦，前者可能更重視對機(jī)器學(xué)習(xí)算法優(yōu)化提需求，那么了解必要的數(shù)學(xué)济锄、概率暑椰、數(shù)理統(tǒng)計、與機(jī)器學(xué)習(xí)理論就是工作的基礎(chǔ)荐绝。

3.AI產(chǎn)品經(jīng)理比互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品經(jīng)理多了一種語音交互方式：機(jī)器學(xué)習(xí)促進(jìn)了語音識別技術(shù)的發(fā)展一汽，也促進(jìn)發(fā)展了語音交互場景。AI語音交互的設(shè)計要比手機(jī)/PC端的交互設(shè)計難很多低滩，因為語音交互系統(tǒng)不是限定好的GUI操作界面召夹，而是不便于規(guī)范且自由延展的自然語言。會話的開放性意味著 AI 交互設(shè)計者必須考慮用戶可能采取的幾乎無數(shù)的選擇恕沫。要能夠理解用戶监憎，了解他們的動機(jī)，然后合乎邏輯地思考如何引導(dǎo)他們完成一件事情婶溯。

4.AI產(chǎn)品經(jīng)理與互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品經(jīng)理關(guān)注的業(yè)務(wù)范圍不同：互聯(lián)網(wǎng)PM可能會深入關(guān)注局部業(yè)務(wù)范圍的產(chǎn)品優(yōu)化與用戶價值鲸阔，而AI產(chǎn)品經(jīng)理可能需要在基于公司業(yè)務(wù)的整體范圍，尋找存在AI優(yōu)化的場景需求迄委。

5.AI產(chǎn)品經(jīng)理比互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品經(jīng)理更關(guān)注數(shù)據(jù)：機(jī)器學(xué)習(xí)是使用數(shù)據(jù)喂養(yǎng)出來的成果褐筛，需要使用數(shù)據(jù)指導(dǎo)交互設(shè)計，即叙身，有了更強(qiáng)的數(shù)據(jù)需求渔扎。

五、 對入門人工智能領(lǐng)域?qū)W習(xí)內(nèi)容的思考

談了那么多的前奏信轿，終于到了本文的重點(diǎn)章節(jié)了晃痴。上面這張圖就是我收集的關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的知識內(nèi)容妓忍，外層知識體系是在內(nèi)層知識體系的基礎(chǔ)上建立起來的。也就是說：

1. 數(shù)學(xué)基礎(chǔ)是機(jī)器學(xué)習(xí)理論的基礎(chǔ)愧旦；

2. 機(jī)器學(xué)習(xí)理論是基礎(chǔ)技術(shù)的基礎(chǔ)；

3. 基礎(chǔ)技術(shù)是應(yīng)用的基礎(chǔ)定罢；

而知識包含的具體內(nèi)容直接看上圖就好了笤虫，此處也不再贅述了。其實祖凫，我想表達(dá)的是琼蚯，相關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)有太多的領(lǐng)域，這里都還沒有包含物聯(lián)網(wǎng)惠况、大數(shù)據(jù)與云計算相關(guān)的技術(shù)遭庶，已經(jīng)是不可能自行將全部知識內(nèi)容通學(xué)一遍了。

另外稠屠，在學(xué)習(xí)前峦睡，我們要分清楚我們到底是要搞“應(yīng)用”還是“研究”。如果你沒有博士學(xué)位還是不要搞純理論研究了权埠，但請相信上面圖中的內(nèi)容絕不是為理論研究準(zhǔn)備的榨了，僅僅是為了“應(yīng)用”體系準(zhǔn)備的知識范圍。因此下面的內(nèi)容將基于“應(yīng)用”角度展開對學(xué)習(xí)內(nèi)容的討論攘蔽。

我認(rèn)為最快速的學(xué)習(xí)入門有兩種方法：1）在招聘市場廝殺龙屉，盡快就業(yè)AI領(lǐng)域；2）學(xué)習(xí)部分基礎(chǔ)知識后满俗，選定目標(biāo)應(yīng)用方向進(jìn)行實戰(zhàn)演練转捕。下面我們將對兩項進(jìn)行一一詳述。

第一唆垃，盡快就業(yè)

首先五芝，來看看我從招聘市場找來的兩條典型的崗位要求：

1. 公司A：深入理解NLP，圖像視覺辕万、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)与柑，有能力將技術(shù)轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品，直接創(chuàng)造用戶價值蓄坏；

2. 公司B：對推薦系統(tǒng)价捧、機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)處理感興趣，熟悉其中一項或者多項涡戳；

根據(jù)上面這種典型要求结蟋，我認(rèn)為要想順利進(jìn)入這些公司，至少要針對以下名詞有詳細(xì)理解：AI(人工智能)渔彰、AGI(通用人工智能)嵌屎、ML(機(jī)器學(xué)習(xí))推正、DL(深度學(xué)習(xí))、NLP(自然語言處理)宝惰、NLU(自然語言理解)植榕、CV(計算機(jī)視覺)、MV(機(jī)器視覺)尼夺、ASR(自動語音識別)尊残、TTS(語音合成)、知識圖譜淤堵、區(qū)塊鏈寝衫。然后，就是不斷投遞簡歷拐邪，從面試實戰(zhàn)中找規(guī)律慰毅、碰運(yùn)氣。如果能盡早進(jìn)入AI團(tuán)隊扎阶，盡早磨練汹胃，將是最快速入門AI的方式。

第二东臀，自學(xué)與演練

這一塊我的想法是按照如下步驟學(xué)習(xí)：

1. 第一步學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)统台，包括：微積分、線性代數(shù)啡邑、概率與數(shù)理統(tǒng)計贱勃，但不要進(jìn)行太深入的學(xué)習(xí)。關(guān)于深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)的教材中都會提及相關(guān)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的要求谤逼。不過針對像我這種已經(jīng)把大學(xué)知識忘記的差不多的人群贵扰，還是先找一些科普類或入門類的書籍墊墊底，要不然直接看書全都不懂...

2. 第二步學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)理論流部，同樣不需要學(xué)習(xí)的太深入戚绕。因為我還沒有學(xué)到這里，也就不發(fā)表什么看法了枝冀，不過舞丛，我個人也只想對這兩種理論建立最基本的理解而已。

3. 第三步了解后面這些名詞的基本概念：AI果漾、AGI球切、ML、DL绒障、NLP吨凑、NLU、CV、MV鸵钝、ASR糙臼、TTS、知識圖譜恩商、區(qū)塊鏈变逃；

4. （這不是AI產(chǎn)品經(jīng)理的普遍需求，只是我個人興趣）學(xué)習(xí)簡單編程技術(shù)怠堪，找到可以演練的場景揽乱，進(jìn)行簡單演練嘗試。

好了研叫，其實我目前也處于“自學(xué)與演練”狀態(tài)，下面我把選擇好的書籍給大家分享一下璧针，包括已經(jīng)研讀的或準(zhǔn)備研讀的書籍列表：

1.科普——人工智能未來的腦洞：《三體1,2,3》嚷炉、《未來簡史》、《奇點(diǎn)臨近》探橱、《機(jī)器人時代》

2.科普——人工智能發(fā)展：《失控》申屹、《智能時代》、《人工智能：李開復(fù)談AI如何重塑個人隧膏、商業(yè)與社會的未來圖譜》哗讥、《科學(xué)的極致-漫談人工智能》、《終極算法》

3.數(shù)學(xué)類：《數(shù)學(xué)之美》胞枕、《7日入門微積分》杆煞、《程序員的數(shù)學(xué)》(簡單數(shù)學(xué)入門)、《程序員的數(shù)學(xué)-2》(概率與統(tǒng)計)腐泻、《程序員的數(shù)學(xué)-3》(線性代數(shù))

4.機(jī)器學(xué)習(xí)類：《圖解機(jī)器學(xué)習(xí)》决乎、《機(jī)器學(xué)習(xí)-周志華》

5.其他AI類：《人工智能：一種現(xiàn)代的方法》

6.編程實戰(zhàn)類：《白話深度學(xué)習(xí)與TensorFlow》、《TensorFlow實戰(zhàn)》派桩、《Python編程 從入門到實踐》

最后构诚，在推薦兩個互聯(lián)網(wǎng)上比較火的資源：

1. 吳恩達(dá)在163課堂上的深度學(xué)習(xí)課程與coursera上的機(jī)器學(xué)習(xí)課程，這兩種課程都是免費(fèi)的哦铆惑。

2. 黃釗團(tuán)長在飯團(tuán)發(fā)起的“AI產(chǎn)品經(jīng)理大本營”范嘱。

六、我的學(xué)習(xí)情況與計劃

文章的最后员魏，我把自己當(dāng)前的學(xué)習(xí)情況與計劃為大家分享一下丑蛤。雖然我已經(jīng)開始學(xué)習(xí)了2個月的時間了，但由于行業(yè)處于起步階段撕阎，很多信息也不好收集盏阶，進(jìn)展也就相對較慢。因此闻书，希望有更多的朋友一同學(xué)習(xí)一同分享名斟，也期望能用我總結(jié)的成果為大家在探索學(xué)習(xí)的過程中節(jié)省下一些時間脑慧。

看完的書籍：《三體1,2,3》《失控》《未來簡史》《奇點(diǎn)臨近》《科學(xué)的極致-漫談人工智能》《終極算法》《機(jī)器人時代》《人工智能：李開復(fù)談AI如何重塑個人、商業(yè)與社會的未來圖譜》砰盐、《7日入門微積分》闷袒、《程序員的數(shù)學(xué)》、《智能時代》

正在學(xué)習(xí)的書籍：《程序員的數(shù)學(xué)-3》岩梳、《Python編程 從入門到實踐》

計劃要看的書籍：《程序員的數(shù)學(xué)-2》囊骤、《數(shù)學(xué)之美》、《機(jī)器學(xué)習(xí)-周志華》冀值、《白話深度學(xué)習(xí)與TensorFlow》也物、《圖解機(jī)器學(xué)習(xí)》、《TensorFlow實戰(zhàn)》列疗、《人工智能：一種現(xiàn)代的方法》

準(zhǔn)備要學(xué)習(xí)的技能：深度學(xué)習(xí)

我已經(jīng)開始學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)了滑蚯，然而我也不知道選擇的書籍資料是否能夠覆蓋住機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，等后面我驗證完抵栈，會給大家分享結(jié)果的。

另外斥赋，因為我有6年左右的java編程基礎(chǔ)闷堡，因此我也想嘗試一下python編程，純屬于我個人愛好，我也是有想法讓自己能夠編出點(diǎn)小玩具，來演練一下栽烂。

在轉(zhuǎn)型AI產(chǎn)品經(jīng)理的道路上，我已經(jīng)開始了。后續(xù)，我會督促自己不斷將我認(rèn)為有意義的書籍與相關(guān)資料整理好分享給大家。如果您對AI產(chǎn)品經(jīng)理感興趣或有相關(guān)疑問，歡迎交流抵窒，我們一起討論，希望有更多的伙伴一起學(xué)習(xí)卓囚、互相促進(jìn)、相互研討。這樣才能進(jìn)一步加快我們轉(zhuǎn)型的步伐！祝我們一切順利~

附：參考文獻(xiàn)

1. 《人工智能產(chǎn)品經(jīng)理的新起點(diǎn)》(http://dwz.cn/5KQoqw)

2. 《論人工智能的泡沫、價值與應(yīng)用困境》（http://www.woshipm.com/it/778826.html）

3. 《打造機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品的黃金手冊》-上(http://mp.weixin.qq.com/s/V8TzZC6nD_9w_ddfjcMPmw)、中(http://mp.weixin.qq.com/s/LSnIIeqgfDcdiNtrmt6Jnw)贸毕、下(http://mp.weixin.qq.com/s/4kyllKRfB-nuI-ZNnIVeVw)

4. 圖書《終極算法》

5. 圖書《智能時代》

6. 《搞機(jī)器學(xué)習(xí)/AI有什么必備的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)摊腋？》(https://baijia.baidu.com/s?id=1577312802168784431)7. 《PM's evolution at the age of AI》--易鵬宇

來源：簡書

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