AI产品经理 自学笔记 1（行业视角）

目录

人工智能相关概念

人工智能产业现状

AI 产品经理人才结构

人工智能商业模式

AI 产品经理所需技能

---

人工智能相关概念

人工智能（Artificial Intelligence，英文缩写为 AI，后面直接简称为AI）：如果一个系统可以像人类一样思考和行动，同时这些思考和行动都是理性的，那么这个系统我们就可以认为它是人工智能。注意：目前 AI 技术可以解决的问题，一定是在某一个明确的特定业务领域内，且有特定目的的问题，比如是搜索推荐、机器翻译、人脸识别等等。而我们在电影中看到的那些“无所不能”的 AI 机器人，它们属于通用人工智能领域，这离我们还很远。

机器学习：机器学习就是让机器从过去已知的大量数据中 进行学习，进而得到一个无限接近现实的规律，最后通过这个规律对未知数据进行预测。其中，我们使用的过去的数据就是我们说的样本，而气温、湿度这些属性就是特征，过去某一天是否下雨就是我们建模时用到的标签（结果数据）。

例如：我们要通过机器学习预测未来几天内是否下雨，那我们需要筛选出过去一段时间内 比较重要的天气特征数据，比如过去的平均气温、湿度、降水量等等，然后通过机器学习 算法从这些历史数据中发现规律。

有监督学习（Supervised Learning）：如果在建模过程中，我们能够获得这些标签并使用它们训练模型

无监督学习（Unsupervised Learning）：没有标签

分类问题：预测结果是“是 / 否”

回归问题：预测的结果是一个连续值的

深度学习（Deep Learning）：深度学习是一种特殊的机器学习，它借鉴了人脑由很多神经元组成的特性，而形成的一个框架或者说是方法论。相对于普通的机器学习，深度学习在海量数据情况下的效果要比机器学习更为出色。但深度学习对机器性能的要求会更高，算法模型训练时间相对更长等等。

人工智能产业