成为一个优秀的AI产品经理需要具备哪些技能?如何成为AI产品经理?

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AI产品经理是什么?

AI产品经理本身也只是产品经理的一种,并没有什么特殊性。只是这些年AI相对比较火,理解AI技术需要一定的技术门槛,和传统的交互产品经理、系统产品经理等对比起来入门门槛更高。

传统的互联网产品经理不懂技术是可以成为一名优秀的产品经理,但是对于AI产品经理来说完全不懂技术,只具备产品经理应有的沟通能力、协调能力、项目管理能力等是很难成为一名优秀的AI产品经理的。

AI产品经理与传统互联网产品经理最大的区别应该是“懂技术”成为了必要条件,当然目前市场上很多AI产品经理都只对AI技术略知皮毛,理不清机器学习和深度学习的区别,不会算召回率和精准率等。而AI产品经理未来的大趋势是一定由“懂技术”的专业性人才担任,而不是传统那些通用型产品经理人才担任,国内外AI&机器学习&计算机科学等专业毕业的科班学生越来越多,这方面的专业性人才也会越来越多。

(“懂技术”是一个相对比较宽泛的概念,简单直接点说就是可以和算法研发们基本无障碍地进行沟通,能够客观准确地评估他们的工作量,这点产品经理懂得都懂。)

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成为一个优秀的AI产品经理需要具备哪些技能?

1、技术能力

这里主要将技术能力分为两个大的方面。

  • 算法:AI的三大要素:算法、数据和算力。作为一个设计AI产品解决用户实际需求,并和算法团队一起不断优化产品效果的AI产品经理,如果对算法完全不懂,可能目前这个时代这种AI产品经理还能滥竽充数,但是未来一定会被淘汰。

  • 对于AI产品经理,了解算法,需要了解到什么程度了?首先必须得懂机器学习建模的基本流程,分得清不同的机器学习深度学习任务,了解不同任务下该使用哪种算法,对常见算法的原理有一定了解,知道如何评估不同场景下模型的效果。

  • 同时不同领域的AI产品经理需要对该领域一些经典的模型和算法比较熟悉,甚至可以清晰地讲解出其算法原理。比如CV领域的AI产品经理,需要对卷积神经网络十分了解;ASR领域的AI产品经理,需要对RNN十分了解。

  • 系统架构:了解Hadoop、Spark、Hive、ES、Flink、Kafka等组件,清楚各个组件的作用以及如何进行连接,更多的是对工程化有一定了解。

这里并没有将编程能力列入,但我认识的优秀AI产品经理要么是技术出身,本来就懂编程,要么是自学了编程。因为你不懂编程,有时候很难对算法理解的很透彻,理解的不够透彻和算法工程师的交流就不会很顺畅。面对业务方的一些简单技术问题,都只能寻求算法工程师的帮助,上限相对比较低。

2、数据驱动的逻辑分析和策略优化能力

AI产品经理同样要具备数据产品的能力,因为数据也是AI的三大要素之一。需要熟练使用sql和hive相关数据查询语言。对于一个AI产品经理来说,使用sql和hive是基本,因为这两门语言学习的门槛相对降低,自学都可以很快上手。通过数据分析可以快速找到后续模型效果优化和策略调整的方向,有据可依。对于使用Tableau这种,实话实说真的是小儿科,这种可视化的界面查询只能做一些简单的结果分析和精美图表,对于更好的策略调整和模型效果优化必须进行数据库查询。对于AI产品经理来说,仅仅只会数据分析也不够,还需要很强的数据sense才可以。

3、业务sense

除了上述偏技术的能力之外,还有一个十分核心的能力,就是业务sense,也就是从业务需求到技术解决方案的转化能力。面对一个全新的业务场景,如何将该场景转化为一个机器学习的任务或者是应用哪些AI技术&技术组合是最有效的。

因为AI技术是一项新型领域,在很多场景中的应用都属于未知数,并没有过多的经验可以参考。那么面对一个新的场景,AI产品经理的角色就很重要了。比如说如何将机器学习应用到零售领域的智能补货场景中,如何将CV技术应用到零售领域的线下门店数字化中。

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如何成为AI产品经理

在校生

如果你还是一个未毕业的在校生,其实想要成为一个AI产品经理最直接的方式就是找对应的实习,实习的要求相对是最低的,然后通过实习经验作为筹码,校招时找对应的AI产品经理岗位。如果校招时无法找到完全对口的AI产品经理,也可以退而求其次找对应的AI咨询或者AI解决方案工作,后期转AI产品经理也是比较对口。但是技术能力也需要提前学习和准备起来。对于在校学生如果想做AI产品经理,强烈建议辅修一门计算机或者人工智能/机器学习课程。

传统互联网产品经理

如果你现在是一个传统的互联网产品经理,对AI技术完全不懂,想直接转行AI产品经理。实话实说很困难,你需要一个契机。可以通过学习相关AI知识,然后先从小公司开始转方向,积累一定AI领域经验后可以再应聘大厂。

如果正在看文章的你,想要学习AI,但苦于没有方向,不知道怎么学习,这里分享一份涵盖了AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频。这些学习资料不仅深入浅出,而且非常实用,让大家系统而高效地掌握AI大模型的各个知识点。

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一、大模型全套的学习路线

学习大型人工智能模型,如GPT-3、BERT或任何其他先进的神经网络模型,需要系统的方法和持续的努力。既然要系统的学习大模型,那么学习路线是必不可少的,下面的这份路线能帮助你快速梳理知识,形成自己的体系。

L1级别:AI大模型时代的华丽登场

L2级别:AI大模型API应用开发工程

L3级别:大模型应用架构进阶实践

L4级别:大模型微调与私有化部署

一般掌握到第四个级别,市场上大多数岗位都是可以胜任,但要还不是天花板,天花板级别要求更加严格,对于算法和实战是非常苛刻的。建议普通人掌握到L4级别即可。

二、640套AI大模型报告合集

这套包含640份报告的合集,涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师,还是对AI大模型感兴趣的爱好者,这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

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三、大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展,AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型,如GPT-3、BERT、XLNet等,以其强大的语言理解和生成能力,正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

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四、AI大模型商业化落地方案

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<think>好的,用户想了解成为AI产品经理所需的技能和经验。首先,我需要结合提供的引用内容,特别是引用[2]和[3],因为它们直接提到了相关能力。然后,我要确保回答结构清晰,分点列出,符合用户要求的中文回答。 首先,引用[2]提到需要了解AI技术,但不必全部掌握,同时需要产品管理、行业知识、沟通能力和伦理意识。引用[3]则强调了技术理解、产品思维、数据能力、伦理风险和法律合规。我需要将这些点整合起来,可能分成技术能力、产品管理能力、行业知识、沟通协作、法律伦理等部分。 接下来,用户可能需要具体例子或进一步的解释,比如技术能力中的机器学习深度学习基础知识,或者数据预处理和评估指标。同时,要考虑用户可能缺乏技术背景,所以用词要通俗易懂,避免过于专业的术语,必要时用比喻或简化的解释。 然后,生成相关问题,要围绕AI产品经理技能、学习路径、挑战、与传统产品经理的区别等方面。确保问题有针对性,能够帮助用户深入思考。 最后,检查是否符合系统级指令:行内公式用$...$,独立公式单独成段(但这里可能不需要数学公式),中文回答,引用标识正确。例如,引用[^2]和[^3]需要正确对应到参考内容。 可能还需要注意用户提到的转行契机,引用[1]提到从小公司开始积累经验,这点在经验积累部分可以提及。确保各部分逻辑连贯,从技能到经验,再到学习路径,逐步引导用户理解整个过程。 总结一下,回答的结构大致是: 1. 技术理解能力 2. 产品管理能力 3. 行业知识 4. 沟通协作 5. 法律与伦理 6. 经验积累路径 然后相关问题,如学习资源、挑战、与传统区别等。 需要确保每个部分都有引用支持,比如技术能力引用[2]和[3],经验部分引用[1]。同时,避免直接复制引用内容,而是用自己的话总结,保持自然流畅。</think>### 成为AI产品经理所需的核心技能与经验 #### 一、技术理解能力(非深度编码,但需掌握原理) 1. **机器学习基础** 需理解监督学习、无监督学习、强化学习的区别,例如知道分类模型$y = f(x)$中特征$x$与标签$y$的关系,了解过拟合(如训练误差$E_{train}$与测试误差$E_{test}$差距过大)的解决方法。 2. **算法应用场景** 熟悉CNN在图像识别、RNN在时序数据中的应用边界,能判断何时选择决策树而非神经网络[^2]。 #### 二、产品架构设计能力 1. **数据驱动闭环** 构建"数据采集→特征工程→模型训练→效果验证→迭代优化"的全流程,需理解A/B测试的统计显著性计算方法(如p-value < 0.05)。 2. **技术可行性评估** 能通过混淆矩阵分析模型效果,针对精确率($P = \frac{TP}{TP+FP}$)与召回率($R = \frac{TP}{TP+FN}$)提出优化方向。 #### 三、行业知识整合能力 1. **垂直领域深耕** 如在医疗AI领域需了解DICOM标准,金融风控需掌握FICO评分卡逻辑,避免出现技术方案与行业规范冲突。 #### 四、经验积累路径 1. **渐进式转型** 建议从现有产品功能切入AI改造,例如在电商推荐系统中加入协同过滤模块,积累成功案例后再拓展至完整AI产品[^1]。 2. **工具链实践** 使用AutoML平台快速验证创意,通过TensorFlow Playground等可视化工具加深技术理解。 ```python # 示例:快速验证推荐算法的A/B测试分组逻辑 def ab_test_grouping(user_id, test_version): hash_value = hash(user_id) % 100 if test_version == "A" and hash_value < 50: return True elif test_version == "B" and hash_value >= 50: return True return False ```
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